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自主开发的 StrucGP 软件，借助原创性的模块化拆分和再组合的分析策略，首次实现不依赖糖链结构数据库即可解析每个糖基化位点上的N-糖链精细结构。
完整糖肽上N-糖链结构的模块化解析原理.
该软件对非商业用途的科研工作者免费开放使用.
软件下载链接：https://zenodo.org/records/4925441
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41592-021-01209-0
文章引用
Jiechen Shen#, Li Jia#, Liuyi Dang#, Yuanjie Su#, Jie Zhang, Yintai Xu, Bojing Zhu, Zexuan Chen, Jingyu Wu, Rongxia Lan, Zhifang Hao, Chen Ma, Ting Zhao, Ni Gao, Jieyun Bai, Yuan Zhi, Jun Li, Junying Zhang, Shisheng Sun*. StrucGP: de novo structural sequencing of site-specific N-glycan on glycoproteins using a modularization strategy. Nature Methods. 2021, 18: 921-929.
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构建了一套模块化、可扩展、可溯源的糖蛋白质组学数据挖掘平台 StrucGAP。该平台集成了包括数据预处理、糖蛋白/糖基化位点表征、聚糖结构解析、糖肽定量差异分析、功能注释、糖基化调控/互作网络构建、结果可视化、及关键信息提取八大核心模块，内置39种可视化工具，默认输出600余项分析结果，有效应对糖蛋白质组学数据维度高、结构复杂、信息整合难的挑战。平台聚焦糖链亚结构，从多层面提取关键差异特征，并与上游调控酶、互作蛋白及下游通路关联构建调控互作网络，通过关键信息提炼模块仅展示核心变化，便于快速聚焦和开展下游研究（Nature Communications, 2026a）。
StrucGAP 源代码链接：1) GitHub: https://github.com/Sun-GlycoLab/StrucGAP; 2) Zenodo: https://doi.org/10.5281/zenodo.18523067
使用说明：https://strucgap.readthedocs.io/en/latest/index.html
论文链接：https://www.nature.com/articles/s41467-026-70560-7
文章引用
Muyao Yang#, Yongqi Wu#, Zhida Zhang#, Yongchao Xu, Tianjia Lei, Xiaohan Wang, Zhehui Jin, Ke Hou, Yinli Cai, Shisheng Sun*. StrucGAP: a modular, streamlined and traceable data mining platform for structural and site-specific glycoproteomics. Nature Communications. 2026, 17: 2579.
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基于Transformer架构的 SpecGP 模型，其采用注意力增强的糖链碎片编码策略并结合多层感知机实现不同碎裂能量兼容的完整糖肽结构谱图预测。SpecGP 通过提升碎片离子覆盖度实现N-糖肽结构图谱的高精度预测，并通过预测不同HCD能量下的糖肽谱图增强关键特征离子的检测率；采用的多任务学习框架显著改进了洗脱时间预测；引入自监督加权训练策略，基于实验谱图与预测谱图的差异为初始结构分配置信权重，迭代优化损失函数，不断降低训练数据中结构错误标签的影响，最终实现了同分异构糖链辨识能力的显著提升。在实际应用中，SpecGP 在缺少特征离子的情况下也能准确鉴定糖链结构，对 StrucGP 鉴定结果进行重打分后，实现了糖链结构鉴定准确性和糖肽鉴定数量的双重提升。
SpecGP 开源代码：1) Code Ocean:: https://doi.org/10.24433/CO.3765457.v1; 2) GitHub: https://github.com/Sun-GlycoLab/SpecGP
论文链接：https://www.nature.com/articles/s42256-026-01246-4
文章引用
Xianyong Wang#, Rui Song#, Zhuangzhuang Feng, Shisheng Sun*. SpecGP as A Transformer-Based Model for Predicting Energy-adaptable Structural Spectra of Glycopeptides. Nature Machine Intelligence. 2026, 8(6):942-954.