增加基于活动的蛋白质组概况研究的吞吐量和可重复性,使用超复杂化和智能数据采集
Hanna G Budayeva1, Taylur P Ma1, Shuai Wang2
1Department of Microchemistry, Proteomics and Lipidomics, Genentech, Inc., South San Francisco, California 94080, United States.
Journal of proteome research
|January 22, 2024
概括
新的软件inSeqAPI通过智能数据采集 (IDA) 和实时搜索 (RTS) 增强了蛋白质组覆盖范围. 一种新的方法,PairQuant,可以分析36个条件,以确定可服药的囊蛋白位点.
科学领域:
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
- 化学生物学 化学生物学
- 生物信息学是一种生物信息学.
背景情况:
- 智能数据采集 (IDA) 策略,包括实时搜索 (RTS),提高了质谱中的蛋白质组覆盖率.
- 同标签和同步前体选择多重反应监测 (SPS-MS3) 是定量蛋白质组学中的关键技术.
研究的目的:
- 介绍 inSeqAPI,一个仪器应用程序编程接口 (iAPI) 用于开发新的数据采集算法.
- 用实时搜索方法展示 inSeqAPI 的实用性,并介绍 PairQuant 用于超复杂化定量蛋白质组学.
主要方法:
- 在SeqAPI中开发,iAPI允许自定义数据采集算法构建.
- 在 inSeqAPI 中验证了一种实时搜索方法,使用来自基于活动的蛋白质分析 (ABPP) 实验的生物化氨酸.
- 介绍了PairQuant,一种基于TMT的超复杂化方法,整合了蛋白质水平的同位素标记和水平的TMT标记.
主要成果:
- inSeqAPI的实时搜索显示了与供应商方法可比的性能.
- PairQuant 能够在单个样本中对 36 种疾病进行 TMT 分析,实现对伴侣的 ~98% 覆盖率.
- 与非RTS获取相比,量化氨酸位点的增加达到了40%.
- 在ABPP研究中应用了PairQuant,确定了核蛋白中的新型可药物氨酸氨酸位.
结论:
- inSeqAPI促进了大质谱学的先进数据采集策略的开发.
- PairQuant显著改善了定量蛋白质组分析,特别是在超复杂和识别氨酸位点方面.
- 该研究在涉及转录调节和无处不在的核蛋白中发现了新的潜在药物标.
