新型DIA定量蛋白质组学怎么做？这两篇经典案例告诉您
编者按：
DIA定量技术并非是全新的概念，然而在近些年来随着软硬件的不断进步，逐渐崭露头角，成为了越来越多研究者的选择 [1]。相较于经典的“鸟枪法”DDA质谱检测手段而言，DIA定量具有无损采集，数据重现性好等特点，日益在蛋白质组学领域得到广泛应用。
在不久前介绍过DIA&DDA的应用比较后（可点击：DIA定量蛋白组强势来袭），我们收到许多生物/医学相关的研究者对新型DIA定量的咨询。今天就两篇典型的应用DIA质谱检测的蛋白质组学文章进行简要概览，以飨读者。
1Molecular Systems Biology：新型DIA定量揭示双胞胎间蛋白表达差异
遗传和环境能够影响个体基因表达情况，进而使得个体的蛋白水平存在较大差异。双胞胎是极佳的研究对象，来分析遗传因素和环境因素对个体的影响，研究者利用DIA质谱检测技术，对232例来自44位异卵双生和72位同卵双生个体，在两个不同年份采集的血浆样本进行蛋白质组学检测[2]。
图1.蛋白质组学实验设计
应用人类血浆蛋白组谱图数据以及自建的DDA血浆蛋白组数据整合数据库，本次实验中，研究者在不去除高丰度蛋白的情况下，总共定量到534种血浆蛋白质，其中包括42种已通过FDA认证的临床生物标志物，且数据在232例样本之间保持了良好的重复性（变异系数CV值小于25%，中位数为7.2%）。该项结果也体现出DIA定量蛋白质组学在临床大样本研究中的较大优势。
根据蛋白质组学数据，研究者应用生物信息学分析，研究不同生物学过程在双胞胎之间所受的影响的关键调控因素是遗传性还是非遗传性，研究者发现自身免疫或免疫调控相关蛋白更多受遗传因素影响，而体液调控脂质代谢等相关蛋白除了受到遗传因素影响外，也与环境以及年龄因素相关。
图2.遗传以及非遗传因素对血浆蛋白组的影响
本文还对42种已报道的生物标志物进行检测，发现部分标志物的应用需要考虑年龄等影响因素才具有应用意义，同时血浆蛋白组也从蛋白质层面揭示了蛋白水平数量性状（pQTL）与基因水平QTL之间的关联性。
总之，本研究很好的利用DIA质谱检测技术获得的高质量蛋白质组学数据全面地揭示了血浆蛋白组在遗传和非遗传状态下的影响变化情况，有助于我们更有效的发现与评估临床生物标志物以及关注影响疾病发生的遗传或非遗传因素等。
2NAT COMMUN:“21三体综合征”细胞全蛋白质组分析
“唐氏综合征”,又称为“21三体综合征”，是一种常见的遗传疾病，发病率约为1/750，是由于第21号染色体不分离所造成，即患者具有三条21号染色体，表现出智力障碍、眼距宽、鼻根低、眼裂小而外侧上斜等症状。然而这种染色体异常疾病的分子机制并未了解清楚，本文研究者利用新型DIA定量技术对21三体细胞系进行蛋白质全谱分析[3]。
图1 蛋白质组学实验流程
研究者首先分别对11例来自“唐氏综合征”患者的皮肤纤维母细胞以及年龄性别对应的11例正常个体皮肤纤维母细胞进行蛋白质组学全谱分析，获得高质量的蛋白质定性定量数据；随后以来源于一对同卵双生双胞胎个体的成纤维细胞作为研究对象，该同卵双生双胞胎具有相同的遗传背景，但一人患有“唐氏综合征”，而另外一人健康，分析二者之间的蛋白差异（图1）。
图2.“唐氏综合征”个体与健康个体蛋白与mRNA水平差异
研究一共鉴定到4056种蛋白，比较病患与健康个体的蛋白表达水平，研究者发现“唐氏综合征”个体蛋白水平发生了广泛的改变，且表现出与mRNA水平的趋势存在明显差异，说明存在着广泛的翻译后调控模式影响二者蛋白水平（图2）。其中受到21三体影响的蛋白质参与的功能包括：糖酵解、戊糖磷酸途径等（图3）。该项工作全面揭示了“唐氏综合征”患者全谱蛋白表达水平，表现出蛋白质组学技术在揭示分析“唐氏综合征”发病机制的强大作用。
图3.21三体调控影响的蛋白互作网络图
以上两篇文章诠释了如何运用新型DIA定量进行研究，第一篇文章运用新型DIA技术对232例双胞胎血浆样本进行蛋白质定量，揭示了血浆蛋白组在遗传和非遗传状态下的影响变化情况；第二篇文章对22例“唐氏综合征”患者进行全谱蛋白表达水平定量，揭示了21三体调控影响的蛋白网络。
相对于经典的DDA蛋白定量，新型DIA定量在大样本蛋白质组学研究中表现出巨大优势，适用于临床大样本检测分析。景杰生物结合蛋白质组学领域多年积淀的技术经验，基于领先的蛋白质谱平台（囊括HF-X、Fusion Lumos），推陈出新，全面开拓DIA蛋白质组学技术服务，详情请咨询当地销售或联系客服热线！
参考文献：
[1] Martins-De-Souza D, Faça V M, Gozzo F C. DIA is not a new mass spectrometry acquisition method[J]. Proteomics, 2017, 17(7):1700017.
[2] 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.
[3] Liu Y, Borel C, Li L, et al. Systematic proteome and proteostasis profiling in human Trisomy 21 fibroblast cells. Nat Commun. 2017;8(1):1212
[4] Hogrebe A, Stechow L V, Bekkerjensen D B, et al. Benchmarking common quantification strategies for large-scale phosphoproteomics[J]. Nature Communications, 2018, 9(1045).
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