数据独立收购(r)进化
自2012年上映以来,片DIA(数据独立收购)一直是一个有价值的工具,用于大规模蛋白质组学研究。片DIA有助于产生一个永久的数字蛋白质组地图高度可再生的细胞和组织标本的回顾性分析。它结合了定量重现性与速度和灵敏度现代质谱仪的收益。
现在,强大的新硬件的支持下进步,芝诺片DIA揭示了数十,数百甚至数千人识别和量化分析物在比以往更少的时间和更高的精度。达到新的深度报道,芝诺DIA提供最大信息最少的时间段。
片DIA是一个巨大的优势,使最大信息来源于数据。
——博士Ruedi Aebersold分子系统生物学研究所,瑞士苏黎世联邦理工学院,苏黎世大学,
为什么要使用独立的收购(DIA)而不是数据依赖收购(DDA) ?
数据依赖收购(DDA)
DDA(也称为信息相关的收购或IDA)是一种最完善准确的大规模收购策略。与质谱计银两,只选择MS1-level分析物(通常是通过强度)和片段顺序。这提供了高质量的诸多样本分析,量化执行在MS1级别使用label-free方法或在MS / MS级与同位素标签,后者要求额外的样品制备时间和成本。银两,识别在MS / MS级可以相当精确和特定鉴于质谱仪是破碎一次只有一个分析物。然而,由于DDA模式是随机和不重复性良好选择相同的前体离子每运行,它是不被认为是一个特别定量方法。此外,由于高强度前体通常选择MS / MS首先,under-sampling低丰富复杂样品中分析物往往是一个问题。
数据独立收购(DIA)
DIA,质谱仪不需要女士的初始检测峰值进行MS / MS分析。相反,它使用一个更广泛的Q1隔离窗和步骤,在整个m / z质量检测范围,收集每一个MS / MS谱检测分析物,经过每个Q1窗口。这意味着完整的质量范围内审问一个信用证时间,确保你得到完整的MS和MS / MS的照片每个分析物在样品检测。这提供了一个无与伦比的的数据完整性和允许量化水平MS1和MS / MS分析物在复杂混合物宽动态范围。由于仪器不依赖于强度,可注射之间的差异,确定哪些分析物引发了DIA缺失的数据并不是一个问题。这些样品的完整数字地图也可以回顾分析当新信息或新算法可用,因为所有数据已经存在。
消除担心错失了一个相关的分析物
有很多数据独立分析技术用于客户这些天。片DIA降低缺失的一个关键组成部分的风险在样本通过一个公正,全面的数据采集策略提供数据完整性的实验需求。
片DIA帮助你获得MS / MS数据采集率与高灵敏度速度之快令人难以置信。这关键是最好的DIA数据,因为它允许您更Q1隔离运行windows更高的特异性。也有助于确保你的周期时间是足够快,保持良好的可再生的和可靠的峰值集成LC峰值采样和量化质量,即使快速色谱法。因为我们的介绍片DIA很多年前,我们继续改进这些最初的功能。
变量窗口收购
能够改变Q1隔离窗口大小,允许您使用较小的Q1 m / z窗口在最密集的m / z LC梯度的区域。结果是增加特异性,这样可以获得更深层次的信息样本,进一步减少丢失的风险低丰度的峰值在最复杂的样本,同时仍然保持广泛的质量范围覆盖不会错过什么。
以蛋白质组学为例:许多肽躺在500 - 800 m / z质量范围。与变量窗口片DIA,你可以缩小Q1窗口大小在这个质量范围,提供深入的覆盖密度的峰值区域的样本,然后使用广泛的windows在剩下的质量范围。这一战略最大化仪器的扫描时间,给你的力量深入挖掘最重要的地区。
在右边的图中,您可以看到如何通过调整片DIA窗口从一个固定的25 Da每个窗口宽度在80毫秒(因此,32等于窗户,上图),在25毫秒每100可变宽度windows(如下图)~ 120%更多的蛋白质量化样本。
为蛋白质组学实验中,蛋白质在更深更广的范围可用于检测,如图。在蛋白质的< 25 ng,我们看到改进的2.5 3 x更多蛋白质量化(图上)和4-5x肽量化使用片DIA芝诺(低图)。
这些收获让科学家运行各种各样的实验。你可以深入研究单细胞分析的潜力,或运行大规模、高通量的研究使用健壮的高速流色谱法,但随着奢侈品消费更少的样本。
此外,新“library-free”的方法消除了最初的努力参与生成实验库,而是允许创建一个in-silico图书馆,使图书馆创建真正“effort-free。”
与此同时,lipidomics代谢组学研究,芝诺片DIA提供代谢物和脂质在更深层次的水平。在药物代谢研究中,新代谢物透露,可能有潜在毒性或有助于更好地理解药物动力学和药物的命运。
芝诺片DIA的广泛和继续生长在不同的应用领域。SCIEX是骄傲的创新已经成功收购计划,很高兴看到我们的客户和他们的芝诺片DIA数据。
灵敏度:更多的蛋白质识别,量化的蛋白质
体验5-6x肽增加MS / MS陷阱芝诺提供的敏感性,同时保持相同的关键性能规格你依靠。
再现性:实现优秀inter-day精确量化
作为示例加载减少,每次运行的变化在蛋白质识别和量化可以变得更加极端。因为data-independent芝诺片DIA的性质,你可以停止担心贫穷的再现性当使用低载荷样本。
更高的生产率:蛋白质组覆盖和定量重现性在一个单一的运行
充分利用提供的敏感性收益陷阱芝诺得到更多蛋白质从nanoflow色谱量化的少量蛋白质组样品。芝诺片DIA,得到4000 - 6000量化蛋白质在一个小时运行。
library-free:消除需要建立光谱库
通过使用一个silico-generated图书馆,你可以跑得更快,更高效的工作流程对蛋白质识别和量化,同时保留的深度报道,类似于实验库。
要library-free蛋白质识别使用片DIA芝诺和silico-generated光谱库
这片芝诺DIA工作流,它使用DIA-NN软件和处理数据的silico-generated图书馆,优于传统的猎枪蛋白质组学方法,使用基于块芝诺的大量蛋白质从复杂样品的识别。芝诺片DIA工作流与两个常用的实验也证明高协议生成的库。
芝诺MS / MS与微流色谱大国的芝诺片DIA工作流来量化更多的蛋白质
随着定量蛋白质组学的发展,大规模的生物群体,通常使用珍贵的样本。这将创建需要获取数据速度更快,使用少量。使用片DIA芝诺芝诺MS / MS和微流LC有可能显著提高定量蛋白质组学核心工作流。
高通量定量蛋白质组学利用芝诺片DIA Evosep一个系统
在转化研究、蛋白质和肽是重要的对于理解生物功能。芝诺陷阱提供5-6x更多肽MS / MS敏感性,导致一个强大的DIA工作流,兼容快速定量蛋白质组学。
蛋白质定量在subnanogram加载使用片DIA芝诺和nanoflow色谱法
芝诺片7600年ZenoTOF DIA系统利用齐诺陷阱激活肽MS / MS 5-6x增加灵敏度。这高灵敏度开门执行label-free蛋白质组学在非常少量的蛋白质组样品。
Nanoflow片芝诺迪亚高灵敏度蛋白质识别和量化
Nanoflow色谱中使用工作流获得最高的灵敏度。高质量色谱分离是很重要的,因为良好的峰形状和峰的分辨率可以减少离子抑制,让女士系统示例尽可能多的独特的肽。
大规模蛋白质识别使用微流色谱法
使用微流色谱法与快速MS / MS收购,然后搜索云中的数据可以使大规模蛋白质识别在很短的时间。这里,使用ZenoTOF 7600系统和两个分离人类细胞系,很深的DIA库生成< 48小时。
将片DIA DIA-NN软件分析数据集成到一个云处理管道
OneOmics套件是一个统一的平台,为研究人员提供了工具multi-omics数据管理、复合识别和量化、统计分析和路径分析简化生物标志物发现研究。这个云端解决方案还允许快速和安全与合作者分享的结果。在这里,一个完整的处理流程为蛋白质组学分析使用芝诺提出了DDA和芝诺片DIA数据获得7600年ZenoTOF系统。
量化每分钟1000蛋白质组的微流梯度
高通量蛋白质组学分析一直是许多研究人员和工作流的目标已被证明适合使用Evosep一高效液相色谱系统,各种质谱系统的耦合。Data-independent收购(DIA)已成为与许多研究人员分析的标准方法。片DIA芝诺7600年ZenoTOF系统提供无与伦比的速度和灵敏度在执行这些类型的实验中,除了定量精度非常高,尤其是当MS / MS的量化执行转换。
