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      1. 質譜技術

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        DIA定量蛋白質組學

        DIA(Data Independent Acquisition)是一項融合了傳統蛋白組學“鳥槍法”(shotgun)和選擇反應監測/多反應監測(SRM/MRM)技術優勢的全新的、全息式數據非依賴性采集定量技術。相比傳統的蛋白質組學采用數據依賴采集(DDA)策略,DIA技術避免了DDA策略對于高豐度肽段采集和碎裂的偏向性,對于低豐度肽段的定量具有顯著優勢。
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        蛋白質組學
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        產品描述

         

         

               DIA(Data Independent Acquisition)是一項融合了傳統蛋白組學“鳥槍法”(shotgun)和選擇反應監測/多反應監測(SRM/MRM)技術優勢的全新的、全息式數據非依賴性采集定量技術。DIA能夠將掃描區間內所有的肽段母離子經過超高速掃描并進行二級碎裂,從而獲得完整的肽段信息。相比傳統的蛋白質組學采用數據依賴采集(DDA)策略,DIA技術避免了DDA策略對于高豐度肽段采集和碎裂的偏向性,DIA技術對于低豐度肽段的定量具有顯著優勢。

        |   DIA技術原理

               DIA技術是先利用常規DDA質譜檢測技術分析建立圖譜庫,之后采用DIA方法進行質譜數據采集,從而實現對樣品中蛋白質的定性及定量。不同于傳統的DDA技術,DIA技術將質譜整個全掃描范圍分為若干個可變窗口,根據m/z分布密度計算合理的窗口寬度和數量,高速、循環地對每個窗口中的所有離子進行選擇、碎裂、檢測,該技術無需指定目標肽段,掃描點數均勻,可以無遺漏地獲得樣本中所有離子的全部碎片信息,數據利用度大大提高,缺失值更少。

         

         

         

        |   DIA技術優勢

        ●   高通量與高深度不受樣品個數的限制,可用于大規模樣本數量檢測,前處理操作過程較少,使樣本最接近原始狀態,同時不受樣品條件限制

        ●   特異性好、靈敏度高全景式掃描,數據無遺漏,定量準確性大大提高

        ●   嚴格的質量控制:鑒定與定量結果的可重復性更高,數據可回溯

         

        |   應用領域

        ●   大規模尋找差異蛋白

        ●   16個以上樣品的定量研究

        ●   生物標志物篩選

        ●   血液蛋白質組篩選

        |   經典案例:DIA與DDA在血清蛋白組分析中的技術對比

              該文獻是一篇標準DIA分析流程的文章。實驗流程如下圖,建立快速高效的血清蛋白質組學方法,樣本制備未進行常規的去高豐度蛋白操作,直接對血清樣品進行酶切(圖2a)。通過DDA技術在三個技術重復中對未去高豐度蛋白、去高豐度蛋白的樣品測定;通過高pH反相分餾將未去高豐度蛋白的樣品分為5個餾分,并用DDA分析每個餾分。通過多次DDA鑒定建立血清廣譜庫,并對DIA數據進行分析。

         

        為了比較DIA方法與傳統DDA的特點,通過標準DDA方法對相同的血清樣品進行了三次技術重復,并使用相同的50分鐘梯度進行分析。結果對比如下:

         

        |   DIA重現性優于DDA

               在三個重復中,DDA共鑒定出202個蛋白質和1495個肽,只有114(56%)個蛋白質和829(55%)個肽在所有重復中均有鑒定。而DIA(vDIA-2)鑒定出375種蛋白質和3238個肽,其中325(87%)個蛋白質和2699(83%)個肽被重復鑒定。

         

               通過MaxQuant軟件分析DDA模式下收集的原始數據,對103個蛋白質進行了定量,其中80個蛋白質的CV<10%,100個蛋白質的CV<20%。而對于DIA(vDIA-2),定量了325種蛋白質,中值CV為7.8%,其中193種蛋白質的CV<10%,256種蛋白質的CV<20%。

         

         

               本文通過對比DIA與DDA在鑒定蛋白數目、重復性、定量準確性方面的性能上,體現了DIA技術的優勢,在高度復雜的血清樣本分析中DIA極大提高了定量分析的可信度,有更高的定量準確性和可重復性。

         相關文獻

        [1]Fabienne Meier-Abt, Junyan Lu, Ester Cannizzaro, et al. The Protein Landscape of Chronic Lymphocytic Leukemia (CLL) Blood. 2021 Jun 29;blood.2020009741

        [2]. Fabian Coscia 1 2, Sophia Doll 2, Jacob Mathias Bech, et al. A streamlined mass spectrometry-based proteomics workflow for large scale FFPE tissue analysis. J Pathol. 2020 May;251(1):100-112.

        [3].  Chongshu Jian 1, Jiajun Fu 2, Xu Cheng, et al. Low-Dose Sorafenib Acts as a Mitochondrial Uncoupler and Ameliorates Nonalcoholic Steatohepatitis. Cell Metab. 2020 May 5;31(5):892-908.e11.

        [4].  Yangying Zhou, T Mamie Lih, Jianbo Pan, et al. Proteomic signatures of 16 major types of human cancer reveal universal and cancer-type-specific proteins for the identification of potential therapeutic targets. J Hematol Oncol. 2020 Dec 7;13(1):170.

        [5].  Lin Lin, Jiaxin Zheng, Quan Yu, et al. High throughput and accurate serum proteome profiling by integrated sample preparation technology and single-run data independent mass spectrometry analysis. J Proteomics. 2018 Mar 1;174:9-16.

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        發布時間:2021-08-11 17:21:10

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