PEAKS Online在大規(guī)模DDA數(shù)據(jù)集構(gòu)建譜圖庫(kù)及DIA數(shù)據(jù)分析性能詳解

使用已發(fā)表文獻(xiàn)中的數(shù)據(jù)集^[1]表明PEAKS Online在對(duì)大規(guī)模DDA數(shù)據(jù)集構(gòu)建譜圖庫(kù)以及隨后使用該庫(kù)對(duì)DIA數(shù)據(jù)分析方面的性能。通過(guò)多CPU/GPU集群和服務(wù)器，PEAKS Online可以極大地縮短大型項(xiàng)目的分析時(shí)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(qiáng)的母離子用于MS2分析。相反，在DIA中，在MS2采集過(guò)程中，在選定的質(zhì)荷比(m/z)窗口內(nèi)的所有母離子都會(huì)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?yàn)閷?duì)低信號(hào)峰的檢測(cè)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(gè)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(gè)高質(zhì)量和高覆蓋率的譜圖庫(kù)是輔助DIA數(shù)據(jù)解析的首選。譜圖庫(kù)通常是在同一儀器上對(duì)所有樣品的等量混合肽段進(jìn)行多次分餾后通過(guò)DDA采集獲得，然后根據(jù)物種蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索完成定性，生成譜圖庫(kù)。對(duì)復(fù)雜DIA MS2譜圖進(jìn)行解卷積后，根據(jù)碎片離子和母離子的profile特征，將單個(gè)碎片離子分配到對(duì)應(yīng)的母離子上。然后將MS2譜中的碎片離子峰與譜圖庫(kù)中的肽碎片離子相匹配，并結(jié)合m/z誤差和保留時(shí)間(RT)等其他特征完成肽段鑒定^[2]。

圖1.如何構(gòu)建譜圖庫(kù)

方法
 
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)

為了構(gòu)建譜圖庫(kù)，對(duì)4株細(xì)胞系和6個(gè)腫瘤組織進(jìn)行裂解、酶切和高pH反相色譜(HpRP)組份分離，然后通過(guò)StageTip用Fe-IMAC富集磷酸化肽段，在DDA模式下進(jìn)行數(shù)據(jù)采集(圖2a)。另外，將合成的與肺癌有關(guān)驅(qū)動(dòng)基因表達(dá)的磷酸化肽段也納入到譜圖庫(kù)中，以提高庫(kù)的覆蓋范圍。挑選2個(gè)細(xì)胞系的樣本進(jìn)行DIA數(shù)據(jù)采集，用于譜圖庫(kù)分析。

（a) Sample Preparation

Fig 2. DDA和DIA實(shí)驗(yàn)

數(shù)據(jù)分析
 

(b) Spectral L ibrary

(c) DIA Analysis

Fig 2. DDA和DIA實(shí)驗(yàn)

Fig 3. PEAKS Online中156個(gè)DDA數(shù)據(jù)的搜庫(kù)結(jié)果

圖4. 譜圖庫(kù)檢索結(jié)果的肽段列表

對(duì)于每一條鑒定到的肽段，母離子和強(qiáng)度最高的幾個(gè)碎片離子的XIC圖都會(huì)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(kù)中對(duì)應(yīng)肽段碎片離子峰的鏡像對(duì)比圖和離子列表(圖6)，以便進(jìn)一步評(píng)估。

圖5.母離子和碎片離子X(jué)IC

圖6. 碎片離子對(duì)比與離子列表

圖7. 6個(gè)DIA數(shù)據(jù)的譜圖庫(kù)檢索結(jié)果

 

PEAKS Online可以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模數(shù)據(jù)集的快速分析。在PEAKS Online上通過(guò)DDA數(shù)據(jù)集構(gòu)建譜圖庫(kù)，然后可以對(duì)復(fù)雜的DIA數(shù)據(jù)進(jìn)行分析(Fig. 7)。


參考文獻(xiàn)

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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