Owing to its roles in cellular signal transduction, protein phosphorylation plays critical roles in myriad cell processes. That said, detecting and quantifying protein phosphorylation has remained a challenge. We describe the use of a novel mass spectrometer (Orbitrap Astral) coupled with data-independent acquisition (DIA) to achieve rapid and deep analysis of human and mouse phosphoproteomes. With this method we map approximately 30,000 unique human phosphorylation sites within a half-hour of data collection. The technology was benchmarked to other state-of-the-art MS platforms using both synthetic peptide standards and with EGF-stimulated HeLa cells. We applied this approach to generate a phosphoproteome multi-tissue atlas of the mouse. Altogether, we detected 81,120 unique phosphorylation sites within 12 hours of measurement. With this unique dataset, we examine the sequence, structural, and kinase specificity context of protein phosphorylation. Finally, we highlight the discovery potential of this resource with multiple examples of novel phosphorylation events relevant to mitochondrial and brain biology.

Owing to its roles in cellular signal transduction, protein phosphorylation plays critical roles in myriad cell processes. That said, detecting and quantifying protein phosphorylation has remained a challenge. We describe the use of a novel mass spectrometer (Orbitrap Astral) coupled with data-independent acquisition (DIA) to achieve rapid and deep analysis of human and mouse phosphoproteomes. With this method, we map approximately 30,000 unique human phosphorylation sites within a half-hour of data collection. The technology is benchmarked to other state-of-the-art MS platforms using both synthetic peptide standards and with EGF-stimulated HeLa cells. We apply this approach to generate a phosphoproteome multi-tissue atlas of the mouse. Altogether, we detect 81,120 unique phosphorylation sites within 12 hours of measurement. With this unique dataset, we examine the sequence, structural, and kinase specificity context of protein phosphorylation. Finally, we highlight the discovery potential of this resource with multiple examples of phosphorylation events relevant to mitochondrial and brain biology.

Although implicated as deleterious in many organisms, aneuploidy can underlie rapid phenotypic evolution. However, aneuploidy will only be maintained if the benefit outweighs the cost, which remains incompletely understood. To quantify this cost and the molecular determinants behind it, we generated a panel of chromosome duplications in Saccharomyces cerevisiae and applied comparative modeling and molecular validation to understand aneuploidy toxicity. We show that 74-94% of the variance in aneuploid strains' growth rates is explained by the additive cost of genes on each chromosome, measured for single-gene duplications using a genomic library, along with the deleterious contribution of snoRNAs and beneficial effects of tRNAs. Machine learning to identify properties of detrimental gene duplicates provided no support for the balance hypothesis of aneuploidy toxicity and instead identified gene length as the best predictor of toxicity. Our results present a generalized framework for the cost of aneuploidy with implications for disease biology and evolution.

Aneuploidy produces myriad consequences in health and disease, yet models of the deleterious effects of chromosome amplification are still widely debated. To distinguish the molecular determinants of aneuploidy stress, we measured the effects of duplicating individual genes in cells with varying chromosome duplications, in wild-type cells and cells sensitized to aneuploidy by deletion of RNA-binding protein Ssd1. We identified gene duplications that are nearly neutral in wild-type euploid cells but significantly deleterious in euploids lacking SSD1 or SSD1+ aneuploid cells with different chromosome duplications. Several of the most deleterious genes are linked to translation; in contrast, duplication of other translational regulators, including eI5Fa Hyp2, benefit ssd1Δ aneuploids over controls. Using modeling of aneuploid growth defects, we propose that the deleterious effects of aneuploidy emerge from an interaction between the cumulative burden of many amplified genes on a chromosome and a subset of duplicated genes that become toxic in that context. Our results suggest that the mechanism behind their toxicity is linked to a key vulnerability in translation in aneuploid cells. These findings provide a perspective on the dual impact of individual genes and overall genomic burden, offering new avenues for understanding aneuploidy and its cellular consequences.