A glicossomilação proteica é cada vez mais reconhecida como uma modificação comum dentro de organismos bacterianos, contribuindo para a fisiologia procariótica e a ótima infectividade de espécies patogênicas. Devido a isso, há um crescente interesse em caracterizar a glicossylation bacteriana e a necessidade de ferramentas analíticas de alto rendimento para identificar esses eventos. Embora a proteômica de baixo para cima permita prontamente a geração de dados de glicopticídeos ricos, a amplitude e diversidade de glicanos observados em espécies procarióticas tornam a identificação de eventos de glicoslação bacteriana extremamente desafiadora.
Tradicionalmente, a determinação manual das composições glican dentro de conjuntos de dados proteômicos bacterianos fez desta uma análise em grande parte sob medida restrita a especialistas específicos de campo. Recentemente, abordagens abertas baseadas em busca surgiram como uma alternativa poderosa para a identificação de modificações desconhecidas. Ao analisar a frequência de modificações únicas observadas em sequências de peptídeos, técnicas de busca aberta permitem a identificação de glicanos comuns ligados a peptídeos dentro de amostras complexas. Este artigo apresenta um fluxo de trabalho simplificado para a interpretação e análise de dados glicoproteômicos, demonstrando como técnicas de busca aberta podem ser utilizadas para identificar glicocopeptídeos bacterianos sem conhecimento prévio das composições glicânicas.
Usando essa abordagem, os glicaptocidas dentro das amostras podem ser rapidamente identificados para entender as diferenças de glicoseção. Utilizando a Acinetobacter baumannii como modelo, essas abordagens permitem a comparação de composições glican entre cepas e a identificação de novas glicoproteínas. Em conjunto, este trabalho demonstra a versatilidade de técnicas abertas de busca de banco de dados para a identificação da glicossilção bacteriana, tornando a caracterização desses glicoproteomes altamente diversos mais fácil do que nunca.