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DIA定量蛋白质组学分析
- 分类:蛋白质组学分析
- 发布时间:2019-10-21 00:00:00
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Ø数据覆盖度高,定量重现性好
Ø不需混样、开启个体化蛋白质组学分析新篇章
Ø避免实验操作体系影响,回归大样本统计分析,数据更可靠
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.
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