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Titel: An improved strategy for deep and quantitative N-glycomics
Sonstige Titel: Eine verbesserte Strategie zur umfassenden quantitativen Analyse von N-Glykanen
Sprache: Englisch
Autor*in: Guan, Yudong
Erscheinungsdatum: 2020
Tag der mündlichen Prüfung: 2020-06-24
Zusammenfassung: 
In this study, an improved strategy for deep N-glycomics that employs an optimized glycan sample preparation involving enhanced (glyco)protein recovery, purification and permethylation efficiency, newly-developed R-scripts matching experimental high-accuracy MS1 data to theoretical monosaccharide compositions in order to enhance the coverage and identification accuracy of protein N-glycome with data quality control and a novel bundled sequencing algorithm characterizing the N-glycan structures at MS2 level was developed. By this strategy, 57 monosaccharide compositions (133 N-glycans) from chicken ovalbumin, 90 monosaccharide compositions (162 N-glycans) from etanercept, 133 monosaccharide compositions (230 N-glycans) from erythropoietin, 245 monosaccharide compositions (398 N-glycans) from human acute promyelocytic leukemia cells and 343 monosaccharide compositions (832 N-glycans) from corpus callosum of an adult mouse are identified. The identified N-glycans are verified by pGlyco software. This strategy is also applicable to O-glycomics. Besides, stable isotopic labeling and relative quantification are performed for N-glycome. Finally, this study provides a novel pathway for N-glycomics to realize deep identification and biomarker discovery.
URL: https://ediss.sub.uni-hamburg.de/handle/ediss/8432
URN: urn:nbn:de:gbv:18-105408
Dokumenttyp: Dissertation
Betreuer*in: Schlüter, Hartmut (Prof. Dr.)
Enthalten in den Sammlungen:Elektronische Dissertationen und Habilitationen

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