使用已發(fā)表文獻中的數(shù)據(jù)集[1]表明PEAKS Online在對大規(guī)模DDA數(shù)據(jù)集構(gòu)建譜圖庫以及隨后使用該庫對DIA數(shù)據(jù)分析方面的性能。通過多CPU/GPU集群和服務(wù)器,PEAKS Online可以極大地縮短大型項目的分析時間。
背景介紹
數(shù)據(jù)依賴采集(DDA)和數(shù)據(jù)非依賴采集(DIA)方法是蛋白質(zhì)組學(xué)串聯(lián)質(zhì)譜(MS2)的兩種數(shù)據(jù)采集方式。在DDA模式下,質(zhì)譜儀從MS1掃描中選擇固定數(shù)量的響應(yīng)較強的母離子用于MS2分析。相反,在DIA中,在MS2采集過程中,在選定的質(zhì)荷比(m/z)窗口內(nèi)的所有母離子都會被碎裂。雖然DDA一直是定性和定量蛋白質(zhì)組學(xué)中最常用的方法,但DIA因為對低信號峰的檢測和可重復(fù)性而受到歡迎。然而,由于DIA的一張MS2譜圖中的碎片離子,可能是由多個母離子碎裂產(chǎn)生,因此母離子與其碎片離子之間的關(guān)聯(lián)就變得很重要。
由于在DIA分析中產(chǎn)生的MS2譜圖復(fù)雜度高,構(gòu)建一個高質(zhì)量和高覆蓋率的譜圖庫是輔助DIA數(shù)據(jù)解析的首選。譜圖庫通常是在同一儀器上對所有樣品的等量混合肽段進行多次分餾后通過DDA采集獲得,然后根據(jù)物種蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫進行檢索完成定性,生成譜圖庫。對復(fù)雜DIA MS2譜圖進行解卷積后,根據(jù)碎片離子和母離子的profile特征,將單個碎片離子分配到對應(yīng)的母離子上。然后將MS2譜中的碎片離子峰與譜圖庫中的肽碎片離子相匹配,并結(jié)合m/z誤差和保留時間(RT)等其他特征完成肽段鑒定[2]。
圖1.如何構(gòu)建譜圖庫
(a) Sample Preparation
Fig 2. DDA和DIA實驗
(b) Spectral L ibrary
(c) DIA Analysis
Fig 2. DDA和DIA實驗
Fig 3. PEAKS Online中156個DDA數(shù)據(jù)的搜庫結(jié)果
圖4. 譜圖庫檢索結(jié)果的肽段列表
對于每一條鑒定到的肽段,母離子和強度最高的幾個碎片離子的XIC圖都會可視化展示(圖5)。此外,還提供了DIA MS2譜圖中碎片離子峰與譜圖庫中對應(yīng)肽段碎片離子峰的鏡像對比圖和離子列表(圖6),以便進一步評估。
圖5.母離子和碎片離子XIC
圖6. 碎片離子對比與離子列表
圖7. 6個DIA數(shù)據(jù)的譜圖庫檢索結(jié)果
PEAKS Online可以實現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速分析。在PEAKS Online上通過DDA數(shù)據(jù)集構(gòu)建譜圖庫,然后可以對復(fù)雜的DIA數(shù)據(jù)進行分析(Fig. 7)。
參考文獻
2. Li, K.W., Gonzalez-Lozano, M.A., Koopmans, F. and Smit, A.B., 2020. Recent developments in data independent acquisition (DIA) mass spectrometry: application of quantitative analysis of the brain proteome. Frontiers in molecular neuroscience, p.248.
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