핵심 한 줄 요약: 대규모 MS 데이터 재분석으로 구축한 PTMAtlas(397,524개 사이트)와 딥러닝 모델 DeepMVP가 6종 PTM 자리 예측과 변이로 인한 PTM 변화(증가/감소, 직접/인접)를 높은 정확도로 판별합니다.🧭 왜 중요한가?포스트번역 후 수식(PTM)은 단백질 기능을 켜고 끄는 스위치입니다. 미스센스 변이가 PTM을 없애거나 새로 만들면 신호전달·안정성·상호작용이 바뀌며 질병으로 이어질 수 있습니다. 본 연구는 공개 MS/MS PTM 데이터 241세트(20,675 RAW) 를 통합 품질관리로 재분석해 PTMAtlas(총 397,524 PTM 사이트) 를 만들고, 이를 학습한 DeepMVP로 인산화·아세틸화·메틸화·수모화·유비퀴틴화·N-당화 6종 PTM을 자리 수준에서 예측합니다...