Astral質量分析計を用いたハイスループット・低入力プロテオミクス解析のためのデータ非依存型取得ワークフローの体系的評価

科学分野:

• プロテオミクス
• 質量分析
• バイオテクノロジー

背景:

• 低入力サンプルに対するハイスループット、高感度質量分析（MS）の需要が増加している。
• 短グラジエント液体クロマトグラフィー（LC）を用いたデータ非依存型取得MS（DIA-MS）は、深いプロテオーム網羅性のために有望視されている。
• 低入力DIA-MS定量のための確立された最適な情報処理ワークフローがない。

研究 の 目的:

• 低入力DIA-MSワークフローに影響を与える要因を体系的に評価する。
• プロテオーム網羅性、定量精度、および精度に最適なパラメータを特定する。
• 高品質な定量的データのための情報処理ワークフローに関するコンセンサスを提供する。

主な方法:

• MS取得パラメータ、データ解析ソフトウェア（DIA-NN、Spectronaut、FragPipe）、およびLCグラジエント長を評価した。
• 3種生物プロテオームサンプル（0.1 ng～10 ng）で体系的にテストした。
• 定義済みの定量比率を用いたプロテオーム網羅性、定量精度、および精度に焦点を当てた。

主要な成果:

• 低入力サンプルに適したDIAワークフローが特定された。
• 推奨されるワークフローには、FAIMSインターフェースと、実行間マッチング（MBR）を用いたDIA-NNライブラリフリー検索が含まれる。
• MS1レベルのタンパク質定量にはmaxLFQアルゴリズムの使用が推奨される。

結論:

• 最適化されたDIAワークフローは、低入力サンプルのプロテオームプロファイリングを大幅に改善する。
• 本研究は、高感度プロテオーム解析を必要とする分野の研究者にとって重要な指針を提供する。
• 本研究の結果は、低入力生物学的応用におけるDIA-MSのベストプラクティスの確立に貢献する。