DIA定量蛋白质组学分析
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- 2023-05-15 15:17:15
北京华大蛋白质研发中心有限公司
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
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差异定量方法比较 |
TMT/iTRAQ |
DIA |
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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。 |
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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）。 |
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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.
