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賽默飛色譜及質譜

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賽默飛修飾位點譜圖庫的建立與磷酸化 蛋白質組的 DIA 解析

閱讀:1052      發布時間:2017-11-11
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數據非依賴采集(Data-Independent Acquisition, DIA)是當前 zui熱門的質譜采集技術之一,它以非目標的方式將質量范圍 分為若干窗口,依次并循環采集窗口內所有母離子的二級碎片 [1,2]。DIA 與 SRM 類似,也是基于子離子(transition)定量, 相比傳統蛋白質組學定量方法具有更好的選擇性和更高的準確 度。然而,目前DIA在翻譯后修飾分析上仍有較大瓶頸。DIA 依賴于 DDA 建立譜圖庫,而 DDA 數據在搜庫鑒定時,修飾 位點定位錯誤的概率較高,特別是磷酸化修飾發生在常見的 S/T/Y 上,若肽段含有 2 個或以上位置接近的 S/T/Y,位點就 容易找錯。將含有錯誤位點信息的鑒定結果作為譜圖庫,就會 導致翻譯后修飾 DIA 解析結果的不可靠[3]。因此,DIA 尚難用 于大規模的翻譯后修飾樣本分析。 針對修飾位點的打分算法使修飾位點的定位更加準確,Proteome Discoverer 軟件中整合的 phosphoRS/ptmRS 模塊[4]和 MaxQuant 軟件的算法[5]都可以實現位點可信度(Site Probability)的計算, 從而獲得可靠的位點定位信息。本文基于上述軟件對翻譯后修 飾 DDA 數據進行位點可信度分析,篩選具有準確位點定位的譜 圖建立譜圖庫,導入 Skyline 軟件,進而實現可靠的翻譯后修飾 DIA 解析。將該流程應用于磷酸化樣本 DIA 數據分析,成功提取 6401 條高可信度的磷酸化肽段(Q < 0.01),占譜圖庫肽段總數 的 98.4%,其中可用于準確定量的肽段(CV < 20%)占 86.9%, 有效解決了翻譯后修飾 DIA 定量的難題。

產品關鍵詞:Orbitrap Fusion質譜儀

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