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研究方向：
主要研究方向为蛋白质糖基化修饰包括糖蛋白质组及糖组解析技术开发及疾病相关糖基化研究；还包括基于生物质谱的疾病蛋白质组研究

教育/科研经历：

• 2020.12-至现在， 复旦大学，生物医学研究院，副研究员

• 2020.1-2020.3，  美国圣地亚哥Scripps研究所

• 2018.6-2020.11，复旦大学，生物医学研究院，青年副研究员

• 2017.9-2018.5，  复旦大学，生物医学研究院，科研助理

• 2014.6-2017.8，  复旦大学，博士后，导师：杨芃原

• 2009.9–2014.6，  复旦大学, 化学生物学, 博士, 导师: 杨芃原

• 2005.9–2009.6，  苏州大学, 生物技术, 学士

曹纬倩，复旦大学，生物医学研究院, 副研究员。主要研究方向为基于质谱的糖组和糖蛋白质组分析技术开发及应用研究。近5年，以第一/通讯作者（含共同）发表SCI论文12篇，其中1区论文7篇，包括Nature Methods 1篇，Nature Communications 2篇；以章节第一作者参与撰写英文专著1项；申请发明专利7项，其中获得授权4项；主持国家自然科学基金委项目2项，骨干参与国家重点研发计划1项。

近5年主要成果简介：

    蛋白质组位点特异性糖基化解析一直是糖蛋白组学领域一大世界难题。近年，我们突破了该技术难题，发展了相关方法，并得到了很好的应用，主要包括：

1）发展了质谱前端样品处理、完整糖肽富集系列方法（Anal Chem 2021, Anal Chim Acta 2020, Anal Chem 2019, Talanta 2019），目前可实现2h内处理200个复杂样品，完整糖肽富集效率达到95%左右；

2）发展了完整糖肽质谱解析技术及检索工具，包括首次建立一步流程实现完整N-糖肽精准解析(Nat Commun 2017),建立单抗等重要糖蛋白质完整O-糖肽解析技术和软件（Anal Chem 2020），建立完整N-/O-糖肽及含修饰糖单元的糖肽位点特异性精准解析技术和软件（Nat Methods 2021），发展了数据非依赖的完整N-糖肽解析技术(Nat Commun 2021); 相关技术被得到国内外同行认可，并被广泛使用，此外，本人受邀Molecular & Cellular Proteomics期刊撰写蛋白质位点特异性糖基化解析综述，2021年9月入选ESI高被引论文；

3）建立了迄今为止最大规模的O-糖基化蛋白质专家知识库和位点预测工具（Genomics, Proteomics & Bioinformatics 2021），目前知识库已经上线(http://www.oglyp.org), 包含了数据分析、数据检索、位点预测和数据提交四个功能模块，截止2022年1月5号页面浏览量超过2700次，数据库被9个国家不同科研单位使用，包括美国斯坦福大学，中国科学院大连化学物理研究所，上海交通大学，中山大学等。

5篇代表性成果：

[1] Zeng W.^#,*, Cao W.^#, Liu M., He S., Yang P.*, Precise, Fast and Comprehensive Analysis of Intact Glycopeptides and Modified Saccharide Units with pGlyco3, Nature Methods, 2021, 18, 1515. (共同一作，IF=28.547)

[2] Yang Y.^#, Yan G., Kong S., Wu M., Yang P., Cao W.^#,*, Qiao L.*,GproDIA enables data-independent acquisition glycoproteomics with comprehensive statistical control, Nature Communications, 2021,12, 6073. (共一加共通讯，IF=14.919)

[3] Liu M.^#, Zeng W. ^#, Fang P. ^#, Cao W. ^#, Liu C.^#, Yan G., Zhang Y., Peng C., Wu J., Zhang X., Tu H., Chi H., Sun R., Cao Y., Dong M., Huang J., Jiang B., Shen H., Wong C. *, He S*., and Yang P.*, pGlyco 2.0 enables precision N-glycoproteomics with comprehensive quality control and one-step mass spectrometry for intact glycopeptide identification, Nature Communications, 2017,8,438-451. (共同一作，IF=14.919)

[4] Huang J.#, Wu M.#, Zhang Y., Kong S., Liu M., Jiang B., Yang P.*, Cao W.*, OGP: A Repository of Experimentally Characterized O-Glycoproteins to Facilitate Studies on O-Glycosylation, Genomics, Proteomics & Bioinformatics, 2021, DOI: doi.org/ 10.1016/ j.gpb. 2020.05.003. (共通讯，IF=7.691)

[5] Huang J., Jiang B, Zhao H., Wu M., Kong S., Liu M., Yang P.*, and Cao W.*, Development of a Computational Tool for Automated Interpretation of Intact O-Glycopeptide Tandem Mass Spectra from Single Proteins, Analytical Chemistry,2020, 92, 6777−6784. (共通讯，IF=6.986)