傳統(tǒng)的蛋白質組技術，如iTRAQ、TMT或者label-free等，采用的是DDA（data-dependent acquisition，數(shù)據(jù)依賴采集）數(shù)據(jù)采集方式，其策略是對響應最高的部分母離子進行二級采集。而新一代的蛋白質組學技術DIA（Data Independent Acquisition，數(shù)據(jù)非依賴采集）采用了不同的數(shù)據(jù)采集模式：將質譜整個全掃描范圍分為若干個窗口，然后對每個窗口中的所有離子進行檢測、碎裂，從而無遺漏、無差異地獲得樣本中所有離子的信息，實現(xiàn)了從傳統(tǒng)的機槍掃射的方式向導彈轟炸方式的采集方式轉變。

DIA（Data Independent Acquisition，數(shù)據(jù)非依賴采集）作為新一代的蛋白質組學技術，憑借其導彈轟炸式的全掃描數(shù)據(jù)采集方式，顯著提升了蛋白質組學分析的覆蓋度、重現(xiàn)性和準確性，已被眾多頂級研究應用，并發(fā)表于Cell、Science、Nature Medicine、Circulation等雜志。更重要的是，DIA已經應用于眾多國家級的精準醫(yī)療項目，如“癌癥登月計劃”、“蘇黎世癌癥地圖”、“ProCan項目”等。

上海中科新生命經過長期的潛心研發(fā)，已在血液樣本蛋白質組學分析方面實現(xiàn)新突破：基于DIA技術，在常規(guī)2h分析時長、無需去除血液高豐度蛋白、無需分級的情況下，實現(xiàn)了單個樣本定量>1000個蛋白！！！其中線性范圍跨越5-6個數(shù)量級。該分析能力，比相同分析條件下的傳統(tǒng)蛋白質組分析技術（如iTRAQ、TMT或label-free）的數(shù)據(jù)量提升不止2倍，也使得服務行業(yè)中DIA技術在分析能力方面有了質的提升!

中科新生命本次在血液蛋白質組學上的技術突破獲得了行業(yè)內的廣泛關注，也非常希望同對DIA技術感興趣的老師與同行，進行廣泛溝通與交流，共同推動技術發(fā)展與進步。我們整理了幾個最為關注的問題與大家共享：

出發(fā)點：針對血液樣本進行DIA深度開發(fā)的意義在哪？

重要性：血液樣本毫無疑問是臨床醫(yī)學研究最重要、最高頻分析的樣本類型，尤其在標志物研究方面具有無可替代的地位。

傳統(tǒng)技術的瓶頸：血液樣本是蛋白質組分析的難點，因為血液中的白蛋白、IgG等高豐度蛋白占據(jù)了90%以上的含量，而質譜會反復掃描這些高豐度蛋白，導致有意義的低豐度蛋白被采集到的過少。因此，為了能夠檢測到更多、更有意義的蛋白質，在傳統(tǒng)的蛋白質組學的分析模式下，目前的常規(guī)策略是：先通過親和方法去除高豐度蛋白，再通過大量的預分級進行檢測。該分析模式的問題在于：

（1） 關于高豐度蛋白的去除問題：高豐度蛋白本身雖然不是大家研究的對象，但卻是重要的載體，血液中非常多的蛋白、代謝分子都會與高豐度蛋白結合。高豐度蛋白去除的同時，很多與其結合的蛋白也會被去除。因此，高豐度蛋白的去除過程對實驗結果的真實性、準確性有一定的影響。有數(shù)據(jù)表明，對于某些重要蛋白，去除高豐度會影響這些重要蛋白是否表達差異確定。

（2） 關于精準醫(yī)療、標志物研究的問題：在精準醫(yī)療、大數(shù)據(jù)分析的研究模式下，臨床樣本的分析方案，已經逐漸摒棄將組內樣本混合的模式，而是傾向于將每個樣本進行獨立的采集和分析。因為，這種模式能盡可能保留信息的完整性、真實性，更有利于數(shù)據(jù)的有效分析和延展性挖掘。在這種大規(guī)模樣本的分析過程中，傳統(tǒng)的蛋白質組分析模式采用的大規(guī)模高豐度蛋白去除、大規(guī)模預分級實驗過程，不僅意味著巨大的實驗成本，更重要的是其對實驗操作的平行性是個巨大的挑戰(zhàn)（這些預處理過程造成的實驗誤差，是難以通過內標、算法等方式校正回來的）。

為什么要用DIA技術？

首先，不同于傳統(tǒng)蛋白質組的優(yōu)先采集高強度信號的DDA數(shù)據(jù)采集模式，DIA采用的全掃描采集模式，使得其受到高豐度信號的影響大大降低。所以DIA在血液這種高豐度蛋白構成特點的樣本分析上，會更有優(yōu)勢。越難的樣本，DIA越能發(fā)揮出技術特色。上海中科新生命的DIA平臺還對激光顯微切割的組織樣本進行過分析，其數(shù)據(jù)量也比常規(guī)方法提高0.5-1倍。其次，DIA所具備的高重現(xiàn)性、高準確性的特點，可以在大規(guī)模樣本分析過程中，盡可能地保證平行性和準確性，無疑是精準醫(yī)療、標志物研究等大規(guī)模樣本分析項目的首選，這也是為什么美國、瑞士、澳大利亞的精準醫(yī)療國家項目均采用DIA平臺的原因之一。

血液DIA的分析能力提高這么多，可信度有多高？

對于血液DIA的分析能力一下子提高了這么多，相信很多人肯定會產生疑問。所以我們已經對DIA數(shù)據(jù)設置了嚴格、高標準的“三重數(shù)據(jù)過濾”：protein FDR、peptide FDR和score值。其次，在分析平臺方面也進行了改進，主要包括以下兩方面：

色譜提升：一方面，在蛋白質組的分析流程中，色譜的重要性不亞于質譜，色譜的分離效果，直接影響質譜對信號的采集效率。另一方面，質譜采集到的信號，是否能夠用于定量，也需要滿足一定的色譜峰條件。色譜的穩(wěn)定性，還直接決定了數(shù)據(jù)的重現(xiàn)性和準確性。

數(shù)據(jù)庫提升：質譜獲得原始數(shù)據(jù)只是圖譜與數(shù)字符號，數(shù)據(jù)庫搜索過程決定了原始數(shù)據(jù)有多少可以變?yōu)檎嬲杏玫臄?shù)據(jù)。DIA技術由于全掃描的采集方式，其原始數(shù)據(jù)的復雜性遠遠高于傳統(tǒng)蛋白質組技術，高度依賴于預先構建的圖譜庫對DIA的數(shù)據(jù)進行搜庫。由于我們是最早開展DIA分析的平臺，在已經積累了大量血液樣本質譜數(shù)據(jù)的前提下，已經構建成功獨有的血液樣本圖譜庫。項目開展過程中，不但會為每個項目構建其特有的圖譜庫，還會加上本平臺自有的血液圖譜庫，從而實現(xiàn)更高覆蓋度地對DIA數(shù)據(jù)進行分析。

總 結

在大規(guī)模樣本分析的情況下，除了DIA本身具有的高覆蓋度、高重現(xiàn)性和高準確性上的優(yōu)勢外，其無需去除高豐度蛋白、無需進行預分級的優(yōu)勢，最大程度地保證了實驗結果的真實性和平行性。在原有DIA分析體系的基礎上，升級的分析體系進一步實現(xiàn)了更深度的檢測，實現(xiàn)了數(shù)據(jù)量的進一步提升。