PEAKS Online在大規模DDA數據集構建譜圖庫及DIA數據分析性能詳解
使用已發表文獻中的數據集[1]表明PEAKS Online在對大規模DDA數據集構建譜圖庫以及隨后使用該庫對DIA數據分析方面的性能。通過多CPU/GPU集群和服務器，PEAKS Online可以極大地縮短大型項目的分析時間。
背景介紹
數據依賴采集(DDA)和數據非依賴采集(DIA)方法是蛋白質組學串聯質譜(MS2)的兩種數據采集方式。在DDA模式下，質譜儀從MS1掃描中選擇固定數量的響應較強的母離子用于MS2分析。相反，在DIA中，在MS2采集過程中，在選定的質荷比(m/z)窗口內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組學中最常用的方法，但DIA因為對低信號峰的檢測和可重復性而受到歡迎。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生，因此母離子與其碎片離子之間的關聯就變得很重要。
由于在DIA分析中產生的MS2譜圖復雜度高，構建一個高質量和高覆蓋率的譜圖庫是輔助DIA數據解析的首選。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，然后根據物種蛋白質序列數據庫進行檢索完成定性，生成譜圖庫。對復雜DIA MS2譜圖進行解卷積后，根據碎片離子和母離子的profile特征，將單個碎片離子分配到對應的母離子上。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.如何構建譜圖庫
方法
實驗設計
為了構建譜圖庫，對4株細胞系和6個腫瘤組織進行裂解、酶切和高pH反相色譜(HpRP)組份分離，然后通過StageTip用Fe-IMAC富集磷酸化肽段，在DDA模式下進行數據采集(圖2a)。另外，將合成的與肺癌有關驅動基因表達的磷酸化肽段也納入到譜圖庫中，以提高庫的覆蓋范圍。挑選2個細胞系的樣本進行DIA數據采集，用于譜圖庫分析。
（a) Sample Preparation
Fig 2. DDA和DIA實驗
數據分析
(b) Spectral L ibrary
(c) DIA Analysis
Fig 2. DDA和DIA實驗
使用DDA數據集構建譜圖庫
Fig 3. PEAKS Online中156個DDA數據的搜庫結果
DIA數據的譜圖庫檢索分析
譜圖庫檢索結果包含DIA的MS2譜與譜圖庫的精確匹配肽段，如圖4所示。
圖4. 譜圖庫檢索結果的肽段列表
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數據的譜圖庫檢索結果
PEAKS Online可以實現大規模數據集的快速分析。在PEAKS Online上通過DDA數據集構建譜圖庫，然后可以對復雜的DIA數據進行分析(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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