数据独立获取为蛋白质快速光化学氧化 (FPOP) 样本分析提供了一个有希望的替代方案
Marek Zakopcanik1,2, Daniel Kavan1, Zdenek Kukacka1
1Institute of Microbiology, The Czech Academy of Sciences, 14220 Prague, Czech Republic.
Analytical chemistry
|July 5, 2024
概括
这项研究引入了一种用于蛋白质快速光化学氧化 (FPOP) 数据分析的新方法,增强蛋白质结构信息. 该方法提高了识别可靠性和量化可重复性,使用与DIA数据的验证光谱库.
科学领域:
- 蛋白质组学是指蛋白质组学.
- 结构生物学 结构生物学
- 质谱测量质量谱测量
背景情况:
- 蛋白质的快速光化学氧化 (FPOP) 是一种强大的技术,用于利用基基绘制蛋白质溶剂可访问的表面.
- FPOP产生了大量的氧化修饰,提供高空间分辨率,但复杂的数据处理和需要高可重复性可靠的结构见解.
- 当前FPOP数据处理通常涉及标准搜索引擎和过,这可能会限制对识别和空间分辨率的信心.
研究的目的:
- 通过将验证的光谱库与数据独立获取 (DIA) 集成来开发和验证处理FPOP数据的新方法.
- 提高蛋白质修饰识别的可靠性,提高FPOP分析的空间分辨率.
- 为了比较FPOP实验的不同质谱采集模式 (DIA,DDA,仅MS) 的量化可重复性.
主要方法:
- 使用FragPipe搜索数据依赖获取 (DDA) 数据,然后使用Skyline验证以创建光谱库.
- 然后,这个手动验证的光谱库被用来过数据独立获取 (DIA) 数据,提高识别准确性.
- 在 timsTOF SCP 平台上,通过比较变化系数 (CV) 来评估DIA,DDA和MS-only采集模式的量化可重复性.
主要成果:
- 与标准过方法相比,使用手动验证的光谱库显著增加了对识别的信心,并增强了空间分辨率.
- 只有DIA和MS的采集模式显示出优异的量化可重复性,中位数CV分别为0.1233和0.1494.
- 数据依赖获取 (DDA) 模式显示出较低的可重现性,中位数CV为0.2104.
结论:
- 将验证的光谱库与DIA数据处理集成为FPOP分析带来了重大进步,产生了更可靠的结构信息.
- 对于需要高量化可重复性的FPOP研究,建议使用DIA和MS-only获取模式.
- 这种精细的方法增强了FPOP在详细的蛋白质结构表征方面的实用性.
