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DIA个体化定量蛋白质组学分析

概要:
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随着高精度质谱仪、全方位分析软件和多层次数据库的发展,蛋白质组研究正在进入一个新时代。当今的蛋白质组研究不仅要求在一个样本中能够鉴定大量蛋白质,而且要求鉴定的蛋白质具备定量信息,还要求能够高通量地分析样本,从而进行大队列样本之间的蛋白质定性和定量比较。精准基因组分析已经表明,不同个体之间的基因组存在着大量的差异,因此可以预计,精准蛋白质组分析将会在基因组的基础上,揭示更多的个体化表型谱,助力未来医学的诊断和治疗。

对此,华大蛋白推出了全新一代DIA质谱分析技术,同时引入国际顶尖实验室定量分析方法,将DIA数据的定量分析效率大幅提升,从而使大量样本的个体化蛋白质组分析变成了可以开展的常规流程。

差异定量方法比较

TMT/iTRAQ

DIA

数据采集方式

DDA

选择丰度高的离子碎裂,数据采集具有一定随机性; 只能根据母离子/报告离子定量,无法提取离子对定量,随机性较大,准确性、重现性较差。

DIA

所有离子完全采集,无数据丢失;重现性好;高通量定量分析。

优势

混合上机,质谱分析平行性好。

样本数量较少,相对定量简易。

方法成熟,参考文献丰富,成本较低。

质谱操作简便不需分组分,样本处理很少,软件及数据库快速发展提高效率。

DIA全扫描,蛋白鉴定重现性好,可高通量定量分析更多蛋白。

个体化分析,样本数增加,统计学分析更具意义。

样本基因表达差异影响小(不同部位、不同个体的样本,均能分析)。

局限

基因表达情况接近的样本(不能跨部位),为消除个体差异带来的影响,科研上很多时候还需要混样。

样品数受限(≤8标、≤10标);样本数量较多时需设对照分多组,定量分析困难。

DDA扫描,蛋白鉴定重现性较差,获得的差异定量数据,必须进一步验证。

采用DIA数据采集方式,对质谱仪器平台要求高。

数据量大,对方法及软件效率要求高。

若大样本检测,检测成本相对提高。

 

相关文献:

 

Liu Y, Chen J, Sethi A, et al. Glycoproteomic analysis of prostate cancer tissues by SWATH mass spectrometry discovers N-acylethanolamine acid amidase and protein tyrosine kinase 7 as signatures for tumor aggressiveness[J]. Molecular & Cellular Proteomics, 2014, 13(7): 1753-1768.

 

 

Liu Y, Buil A, Collins B C, et al. Quantitative variability of 342 plasma proteins in a human twin population[J]. Molecular systems biology, 2015, 11(2): 786.