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【Zeno SWATH DIA】基于計算機模擬庫的Library-free分析策略應用于蛋白質鑒定

閱讀:925      發(fā)布時間:2022-8-26
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對不同樣品組進行準確的蛋白質定量是理解生物學的關鍵,但首先需要在樣品中鑒定到該蛋白質。因此,對生物樣品中蛋白質的鑒定仍然是一個重要的工作流程。

本研究應用傳統(tǒng) DDA 工作流程(Zeno DDA)與 Zeno SWATH DIA 工作流程進行蛋白質、肽段鑒定。后者使用人類序列理論數(shù)據(jù)庫進行蛋白質鑒定。在 45 分鐘和 10 分鐘微升液相梯度下,比較兩種工作流程在蛋白質和肽段的鑒定水平。

樣品準備:人 K562 細胞裂解物的酶解產物,來自SWATH Acquisition performance kit (SCIEX)。進樣量范圍為 12.5 ng - 400 ng。

液相方法: ACQUITY UPLC  M-Class液相系統(tǒng)(Waters),分析色譜柱:Phenomenex Kinetex XB-C18 (2.6 μm, 100 Å, 150 x 0.3 mm),Trap柱:Phenomenex micro trap (5 μm, 100 Å, 10 x 0.3 mm),流速:5 μL/min,液相梯度:10 min, 45 min。

質譜方法:ZenoTOF 7600系統(tǒng)2臺,兩種采集流程:Zeno DDA、可變窗口Zeno SWATH DIA,樣品平行采集三次。

數(shù)據(jù)處理: Zeno DDA數(shù)據(jù)用OneOmics軟件包中ProteinPilot應用程序,使用人類理論數(shù)據(jù)庫進行搜庫。Zeno SWATH DIA數(shù)據(jù)使用DIA-NN[1]軟件處理。


分為計算機模擬譜庫(Library-free)和有譜圖庫兩種分析,其中譜圖庫使用兩種數(shù)據(jù)庫:Pan Human Library[2]和ProteinPilot軟件搜索的人類理論數(shù)據(jù)庫構建樣本譜圖庫。

 

主要結果


1. Zeno DDA與Zeno SWATH DIA

在蛋白質鑒定的比較



在12.5ng - 400 ng進樣量范圍內,在相同進樣量條件下,Zeno SWATH DIA鑒定的蛋白質數(shù)量約為Zeno DDA的 2 倍, 2 臺 ZenoTOF 7600 系統(tǒng)測試結果一致。進一步進行蛋白質種類比較,Zeno SWATH DIA鑒定的蛋白質幾乎覆蓋了Zeno DDA 鑒定到的蛋白質。


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圖1. 45min液相梯度下,Zeno SWATH DIA

和Zeno DDA蛋白質和肽段鑒定比較結果

注:左圖為蛋白質鑒定結果,右圖為肽段鑒定結果


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圖2. Zeno SWATH DIA和Zeno DDA 鑒定

蛋白質的重疊情況

2. Zeno SWATH DIA數(shù)據(jù)使用Library-free

處理策略和樣本譜圖庫處理策略的比較



相比于通過MS1數(shù)據(jù)進行定量的Zeno DDA策略來說,Zeno SWATH DIA策略可產生豐富的MS/MS數(shù)據(jù),因此可獲得更可靠、更明確的定量數(shù)據(jù)。使用 Zeno SWATH DIA 工作流程時,無論使用譜圖庫還是Library-free的數(shù)據(jù)處理策略,定量CV < 20%的蛋白質均占總鑒定蛋白質約90% 。三種不同數(shù)據(jù)處理方法的鑒定蛋白質數(shù)量相似,該結果顯示了Library-free處理方法的能力。


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圖3. Library-free策略和 2 個實驗數(shù)據(jù)庫策略

獲得的鑒定蛋白質結果的比較


隨后比較Library-free處理生成的結果與使用譜圖庫處理的結果,維恩圖(圖 4)顯示二者得到的蛋白質鑒定信息非常相似,進一步增加了Library-free方法的可信度。

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圖4. Zeno SWATH IDA數(shù)據(jù)使用Library-free方法

和有數(shù)據(jù)庫方法鑒定蛋白質的重疊情況

3. 使用更快速的液相梯度



使用快速 10 min液相梯度重復本研究,以確認 Zeno SWATH DIA 工作流程在更快的液相梯度中鑒定蛋白質數(shù)量的提升倍數(shù)。相比于 Zeno DDA 方法, 45 min液相梯度,Zeno SWATH DIA 方法蛋白質鑒定量提升約2倍(圖 5)。隨著液相梯度加快, 使用Zeno SWATH DIA可獲得更大蛋白質鑒定增益,蛋白質鑒定數(shù)量增加到 2.5倍 -3 倍。因此,當進行大樣本分析時,更適合選用Zeno SWATH DIA工作流程。


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圖5. 10 min和45 min液相梯度,

蛋白質和肽段鑒定數(shù)量的比較

 


文獻:

[1] Demichev V et al. (2019) DIA-NN: neural networks and interference correction enable deep proteome coverage in high throughput. Nature Methods, 17, 41-44.

[2] Rosenberger G et al (2014) A repository of assays to quantify 10,000 human proteins by SWATH-MS. Scientific data. 1, 140031.

 

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