Deep DIA定量蛋白质组学

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定量蛋白质组

iTRAQ/TMT

Deep DIA定量蛋白质组学

Deep DIA定量蛋白质组学是基于Astral质谱平台的全新一代direct DIA技术，通过数据非依赖采集扫描模式进行差异定量蛋白质组学分析，窄窗DIA是一种超快速的定量分析方法，可以进行全面的蛋白质组分析，测序深度高。它将四极轨道捕捉质谱仪与Astral质谱仪相结合，可实现高扫描速度、分辨率、灵敏度和低 ppm 质量精度 ^[1]。这种方法可以每天分析多达 100 个全酵母蛋白组或在短短半小时内分析大约 10,000 个人类蛋白质 ^[2]。深度与下一代 RNA 测序相当，并且与当前最先进的 MS ^[3] 相比，通量提高了 10 倍。此外，窄窗DIA具有很高的定量精度和准确性，如在半小时内单次量化14,000多种蛋白质所示 ^[4]。

图1^[1].基于Astral 质谱平台的direct DIA简介

技术原理

数据非依赖性的扫描模式(Data-independent acquisition, DIA)是近几年来发展的一种新的质谱数据采集方式^[1]。可以依据质荷比（m/z）将质谱整个扫描范围分为若干个窗口，然后对每个窗口中的所有母离子进行碎裂、检测，采集所有母离子的碎片离子信息进行蛋白定性和定量。目前流行的蛋白质组学研究手段，如iTRAQ/TMT、Label-free、SILAC采用的都是数据依赖性的扫描模式(Data-dependent acquisition, DDA)，一级质谱进行全扫描采集母离子信号生成一级谱图，二级质谱依次选择一级谱图中信号强度排序为top10/20/40的峰进行碎裂并采集对应的子离子信息。

Astral质谱平台

Orbitrap Astral 高分辨质谱仪共包含三个质量分析器：用于选择母离子的四极杆质量分析器、用于采集高动态范围HRAM谱图的 Orbitrap 质量分析器以及能够以高灵敏度和高达200Hz的速度采集高动态范围HRAM谱图的全新 Astral 质量分析器。这些质量分析器的独特优势相结合，最大限度提升了解决方案的性能和可用性

图2. Astral 质谱仪简介

技术优势

相对于DDA，DIA优势体现在：
(1)采集一级质谱full scan的全部母离子及对应的二级质谱子离子信息，具有更高的数据覆盖度；
(2)二级质谱分“窗口”进行数据采集，减少数据采集的随机性，具有更高的检测重现性和稳定性，适用于大批量样品的蛋白质组学分析；
(3)依靠多个循环的多个子离子对蛋白质进行定量，定量精密度、准确性、线性范围大大提高；
(4)使用内标校正肽段（iRT KIT)对不同样品的保留时间进行校正，可对不同批次的样品进行蛋白定量分析

技术路线

分析流程

参考文献

[1].Ulises, H, Guzmán., Ana, Martinez, Del, Val., Zilu, Ye., Eugen, Damoc., Tabiwang, N., Arrey., Anna, Pashkova., Eduard, Denisov., Ole, Østergaard., Hamish, Stewart., Yue, Xuan., Alexander, Makarov., Vlad, Zabrouskov., Jesper, V., Olsen. Narrow-window DIA: Ultra-fast quantitative analysis of comprehensive proteomes with high sequencing depth. bioRxiv, (2023).
[2].Joerg, Doellinger. Increasing Proteome Depth While Maintaining Quantitative Precision in Short-Gradient Data-Independent Acquisition Proteomics. Journal of Proteome Research, (2023).
[3].Wenxue, Li., Hao, Chi., Barbora, Salovska., Barbora, Salovska., Chongde, Wu., Liangliang, Sun., George, Rosenberger., Yansheng, Liu. Assessing the Relationship Between Mass Window Width and Retention Time Scheduling on Protein Coverage for Data-Independent Acquisition. Journal of the American Society for Mass Spectrometry, (2019)
[4].Kyung, Cho, Cho., David, J., Clark., Michael, Schnaubelt., Guo, Ci, Teo., Felipe, da, Veiga, Leprevost., William, Bocik., Emily, S., Boja., Tara, Hiltke., Alexey, I., Nesvizhskii., Hui, Zhang. Deep Proteomics Using Two Dimensional Data Independent Acquisition Mass Spectrometry.. Analytical Chemistry, (2020).