Data-Independent收购:优越的技术在质谱?

Data-independent收购(DIA)是一种相对较新的方法在质谱(MS)收购。传统视数据采集(DDA)只需要选择信号肽的碎片,然后匹配一个预定义的数据库。相比之下,印度每个样品中肽片段。因此无偏,理论上使它更好的蛋白质组学技术发现。更深入地讨论这一问题,我们赶上Florian马蒂,Biognosys AG)全球产品支持总监,他坚信,DIA是优越的技术。

Ruairi Mackenzie (RM):告诉我们横穿在什么情况下可能DIA的最好形式分析样品吗?

Florian马蒂(FM):Label-free DIA时其强度定量比较大样本人群的探索性分析。样本类型如细胞系,组织,流式细胞仪分类细胞,CSF,尿液和血浆非常适合。我们相信在label-free发现蛋白质组学方面,印度是最好的选择。

DIA也非常适合分析转录后修饰(天车)因为额外的时间分辨率上一级别。这应该有助于区分肽形式具有相同父质量,非常相似的色谱保留时间,只有小分段模式的差异。尽管在这一领域已发表的一些关键的论文,需要做更多的工作在这个方向。

我们设想,未来自底向上发现蛋白质组学领域将在两个主要方向。第一个将Label-free DIA中期大规模研究,许多成千上万的样品需要度量和分析有非常高的数据完整性。或者,等压标签和深度分馏可以用来实现非常高的蛋白质组覆盖多达11个样品和一些条件有限的多路复用功能。

RM: DIA使谈判收购可比什么改进?

FM:DIA,并行获取MS / MS谱的性质,是克服的局限性顺序MS / MS收购您。换句话说,在短渐变和使用Q Exactive高频,我们可以表明DIA肽前体可以识别比银两理论上可以获得MS / MS谱的顺序¹。此外,DIA数据显示更高的精度低(CVs)和更好的再现性(更少的缺失值)。作为一个例子,我们最近进行了一项大规模的研究超过1541人non-depleted血浆样本4临床时间点。在这项研究中,我们发现,平均来说,每运行450蛋白质和实现数据的完整性77%蛋白质水平。为前体和蛋白质水平,罗斯福数据控制在1%。使用label-free执行这样的研究将是非常具有挑战性的。因为semi-stochastic谈判的本质,MS1对齐,也称为匹配运行时,强烈建议。MS1对齐,然而,一个非常稳定的层析是必需的,这是不容易保持在每分钟只流率为1500样本。此外,MS1对齐通常不使用罗斯福执行控制影响质量的量化。

此外,数据分析是快得多:1541年的全部数据集运行标准工作站可以在三天内处理,包括库生成所需的处理时间。这是大约10倍处理类似的基于块的数据集。

RM:技术喜欢DIA生成大量的数据吗?如果是这样,什么是首选的方法来处理和分析数据?
FM:当然,产生的数据量比银两。但是,我不认为这是一个劣势。相比之下,在DIA,每个肽前体在检测极限是分散和MS / MS信息存储。因此,DIA允许研究者生化样本转换成一个数字蛋白质组允许处理旧数据集的新算法,以便深入了解更多情况。在谈到物理存储需求,减少数据大小的一种方法是将数据存储在质心模式。在我们的设施,这导致少5 - 10倍所需存储空间没有显著损失性能。

数据分析大致可以分为两类:spectrum-centric和peptide-centric策略。spectrum-centric分析更类似于经典的基于数据库的搜索。工具,如DIA-Umpire^2、3或Spectronaut脉冲星可以执行这样的分析。peptide-centric分析策略由吉莱等人首次出版,使用肽库进行有针对性的分析数据⁴。OpenSWATH⁵和Spectronaut脉冲星是专门在这类型的目标通常提供了最深的蛋白质组分析的报道。

RM:什么是未来和潜在的技术喜欢印度吗?
FM:Jesper奥尔森集团的CPR,哥本哈根,最近在基准显示纸的热费希尔QExactive HF-X,他们可以识别5900海拉消化的蛋白质组一枪30分钟DIA注入⁶。不断增加速度、分辨率和灵敏度将进一步简化了反褶积在DIA极为复杂的光谱。再加上一个持续改进的算法和软件,将进一步增加可能的吞吐量以及蛋白质组DIA的报道。如上所述,DIA以其出色的再现性和定量精度特别是将宝贵的proteomics-based精密医学的新兴领域。进一步发展也将使印度更加适用于铝电解研究越来越多的算法正在开发网站本地化。最后,改进DIA的直接搜索数据中实现Spectronaut™脉冲星(directDIA)或DIA-Umpire将另外DIA工作流更简单和易于使用。它是合理的假设银两和印度最终将合并成一个单一的混合方法。

Florian马蒂与Ruairi J Mackenzie说,科学技术网络作家188金宝搏备用

引用:

1。Bruderer, R。伯恩哈特,o . M。甘地,T。宣,Y。Sondermann, J。施密特,M。…Reiter, L。(2017)。优化实验参数Data-Independent质谱显著增加深度和再现性的结果。分子和细胞蛋白质组学 :MCP, 16 (12), 2296 - 2309。https://doi.org/10.1074/mcp.RA117.000314

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3所示。祖文萃,c c。,蔡政芳,张炳扬。张志贤,G。、陈Y.-J。& Nesvizhskii,人工智能(2016)。没有针对性,光谱library-free生成的数据独立获取蛋白质组学数据分析使用Orbitrap质谱仪。蛋白质组学,1-47。https://doi.org/10.1002/pmic.201500526

4所示。套现,l . C。纳瓦罗,P。泰特,S。罗斯特,H。Selevsek, N。德国骑兵,L。,…Aebersold, r (2012)。有针对性的数据提取生成的MS / MS谱Data-independent收购:一致和准确的蛋白质组分析的新概念。分子和细胞蛋白质组学,11 (6),O111.016717。https://doi.org/10.1074/mcp.O111.016717

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6。Kelstrup, c, D。Bekker-Jensen, d . B。Arrey, t . N。Hogrebe,。困难,。&奥尔森,j . v . (2018)。绩效评估的Q Exactive HF-X猎枪蛋白质组学。蛋白质组研究学报,17 (1),727 - 738。https://doi.org/10.1021/acs.jproteome.7b00602