蛋白質組學中的資料獨立採集（DIA）資料分析方法

蛋白質組學中的資料獨立採集（Data-Independent Acquisition, DIA）是一種質譜技術，用於高通量、高深度地分析複雜生物樣本中的蛋白質組。它與傳統的資料依賴採集（Data Dependent Acquisition, DDA）方法相比，提供了更全面和可重複的蛋白質組分析。DIA技術在進行蛋白質組分析時，不依賴於預先設定的目標蛋白質或肽段，而是系統地掃描所有可能的質荷比(m/z)範圍，從而捕獲樣本中儘可能多的蛋白質資訊。DIA資料分析的核心步驟和挑戰包括：

1.資料採集：

在DIA模式下，質譜儀會系統地掃描所有質量範圍，而不是僅分析預先選定的前體離子（像在資料依賴採集DDA中）。

這種方法產生的資料包含了樣本中所有肽段的資訊，而不是隻有最丰度的肽段。

2.肽段和蛋白質鑑定：

使用專門的軟體和演算法處理DIA資料，比如Spectronaut、Skyline或MaxQuant，以識別和定量肽段和蛋白質。

這通常涉及與蛋白質或肽段資料庫的匹配，以及使用複雜的訊號處理技術。

3.資料去噪和處理：

DIA資料因其高複雜度，需要有效的去噪和數據處理策略，以提取有意義的生物資訊。

包括訊號強度的校準、峰識別、對齊以及定量分析。

4.生物資訊學分析：

分析所鑑定和定量的蛋白質和肽段，以揭示生物學過程、病理機制或疾病標誌物。

包括功能註釋、通路分析、蛋白質相互作用網路的構建等。