数据非依赖性采集(DIA)指在样品进入二级质谱时按照设定的质荷比(m/z)范围对范围内所有母离子进行碎片化。DIA方法不依赖信号强度进行母离子挑选,得到的数据量庞大且复杂,因此需要搜索预先对少量样本通过数据依赖性采集(DDA)方法检测构建的数据库进行准确匹配,从而提高鉴定准确性。Direct DIA,即DDA-free DIA(dDIA)能够利用机器深度学习直接通过搜索DIA原始谱图生成数据库,不用再进行DDA建库。dDIA能够通过深度学习打分寻找谱峰碎裂规律,预测保留时间,去除假阳性结果,在保留DIA优势的同时提高了效率。
极高通量
擅长大队列样本定量分析
广泛适用
适用于各种样本,可分批送样
准确性高
不依赖信号强度进行母离子挑选,为后续的生物信息学分析提供丰富的数据
重复性好
使用内标校正肽段(iRT KIT)对不同样品的保留时间进行校正,适合珍贵样本
注意事项
DIA定量蛋白质组需要DDA建库,16个样本以下需额外支付建库费用,dDIA定量蛋白质组无需建库
临床大队列样本的疾病分型、生物标志物发现;生理、病理及感染免疫的机制研究;药物的研发与药效评估
动植物的生长发育、遗传育种及生态保护研究;生物对环境的适应及胁迫抗逆的机制研究;营养与饲料成分的分析与优化
食品营养价值与品质的分析鉴定;产品成分的分析与优化;食品安全的提升
项目经验涵盖多物种、多组织器官类型及多疾病类型,包括:
100+种人类器官、组织、细胞及疾病类型;
60+种小鼠器官、组织、细胞及疾病类型;
60+种医学、农牧领域模式动物及非常见动物样本;
60+种药物、农牧领域模式植物及非常见植物样本;
60+种细菌、真菌等微生物样本。
与100+所医院、研究所等单位建立深度合作;
合作文章累积影响因子300+,发表于多部医学、生物学、植物等领域期刊。
提供timsTOF HT、timsTOF Pro2、Orbitrap Astral、Orbitrap Exploris? 480、Q Exactive HF-X、Orbitrap Eclipse等多种质谱平台选择;
提供DIA、dDIA、LFQ、TMT等多种定量方法选择。
发表期刊:Molecular Plant
影响因子:17.1
发表单位:中国科学院昆明植物研究所
发表时间:2019.12.05
样本类型 | 送样量 | |
动物组织 | 常规组织(脑、心、肝、脾、肺、肾、肌肉等柔软组织) | 10 mg |
坚硬组织(软骨、毛发) | 100 mg | |
植物组织 | 柔软组织(木本植物的叶、花等,草本植物,藻类,蕨类植物) | 200 mg |
坚硬组织(根、树皮、树枝,果实种子等) | 2 g | |
微生物 | 常见细菌、真菌菌体(菌体沉淀)、精细胞 | 30 μL |
细胞 | 悬浮/贴壁培养细胞(细胞计数/沉淀) | 2×106或20 μL |
液体类 | 血浆/血清(不去除高丰度) | 5 μL |
血浆/血清(去除高丰度-伯乐) | 100 μL | |
血浆/血清(去除高丰度-TOP2/TOP14) | 50 μL | |
血浆/血清(去除高丰度-DMB蛋白冠) | 50 μL | |
脑脊液(不去除高丰度) | 100 μL | |
脑脊液(去除高丰度-TOP2/TOP14) | 300 μL | |
卵泡液(不去高丰度) | 100 μL | |
卵泡液(去除高丰度-伯乐)、尿液,精液 | 1 mL | |
淋巴液、关节液、穿刺液、腹水 | 3 mL | |
唾液/泪液/乳汁 | 500 μL | |
培养基上清(不能使用含血清的培养基) | 5 mL | |
FFPE | 每片厚度10 μm,面积1.5×2 cm | 2-5片 |
其他 | 蛋白溶液(最佳Buffer是8M Urea) | 10 μg |
传统的DDA技术依赖于一级质谱中母离子的峰强度选择信号强度排名在前几位的母离子进行二级质谱检测,DIA技术将质谱整个全扫描范围分为若干个窗口,对每个窗口中的所有离子进行选择、碎裂、检测,从而无遗漏、无差异地获得样本中所有离子的全部碎片信息。
DIA的全扫描方式获得的数据过于复杂,其每张二级谱图中混合了来自于多个一级信号的信息,通常难以直接进行理论库匹配,一般需要先进行DDA建库辅助对DIA数据进行高效、准确地解析。
不过随着机器深度学习技术的发展,目前spectronaut搜库软件支持DIA数据直接搜库,检出数据已达到与传统的建库方法相近的水平。
DIA是全息扫描模式,能全面记录样本信息,定量准确性大大提高,重复性好,缺失值少,样本采集时加入了保留时间校正同位素肽段,适合大队列样本,上机时间间隔可以较大,可分批送样,数据可回溯。