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DIA定量蛋白質(zhì)組學(xué)分析
- 分類:蛋白質(zhì)組學(xué)分析
- 發(fā)布時(shí)間:2019-10-21 00:00:00
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Ø數(shù)據(jù)覆蓋度高,定量重現(xiàn)性好
Ø不需混樣、開啟個(gè)體化蛋白質(zhì)組學(xué)分析新篇章
Ø避免實(shí)驗(yàn)操作體系影響,回歸大樣本統(tǒng)計(jì)分析,數(shù)據(jù)更可靠
差異定量方法比較 |
TMT/iTRAQ |
DIA |
數(shù)據(jù)采集方式 |
DDA 選擇豐度高的離子碎裂,數(shù)據(jù)采集具有一定隨機(jī)性; 只能根據(jù)母離子/報(bào)告離子定量,無法提取離子對(duì)定量,隨機(jī)性較大,準(zhǔn)確性、重現(xiàn)性較差。 |
DIA 所有離子完全采集,無數(shù)據(jù)丟失;重現(xiàn)性好;高通量定量分析。 |
優(yōu)勢(shì) |
混合上機(jī),質(zhì)譜分析平行性好。 樣本數(shù)量較少,相對(duì)定量簡(jiǎn)易。 方法成熟,參考文獻(xiàn)豐富,成本較低。 |
質(zhì)譜操作簡(jiǎn)便不需分組分,樣本處理很少,軟件及數(shù)據(jù)庫(kù)快速發(fā)展提高效率。 DIA全掃描,蛋白鑒定重現(xiàn)性好,可高通量定量分析更多蛋白。 個(gè)體化分析,樣本數(shù)增加,統(tǒng)計(jì)學(xué)分析更具意義。 樣本基因表達(dá)差異影響?。ú煌课?、不同個(gè)體的樣本,均能分析)。 |
局限 |
基因表達(dá)情況接近的樣本(不能跨部位),為消除個(gè)體差異帶來的影響,科研上很多時(shí)候還需要混樣。 樣品數(shù)受限(≤8標(biāo)、≤10標(biāo));樣本數(shù)量較多時(shí)需設(shè)對(duì)照分多組,定量分析困難。 DDA掃描,蛋白鑒定重現(xiàn)性較差,獲得的差異定量數(shù)據(jù),必須進(jìn)一步驗(yàn)證。 |
采用DIA數(shù)據(jù)采集方式,對(duì)質(zhì)譜儀器平臺(tái)要求高。 數(shù)據(jù)量大,對(duì)方法及軟件效率要求高。 若大樣本檢測(cè),檢測(cè)成本相對(duì)提高。 |
相關(guān)文獻(xiàn):
Liu Y, Chen J, Sethi A, et al. Glycoproteomic analysis of prostate cancer tissues by SWATH mass spectrometry discovers N-acylethanolamine acid amidase and protein tyrosine kinase 7 as signatures for tumor aggressiveness[J]. Molecular & Cellular Proteomics, 2014, 13(7): 1753-1768.
Liu Y, Buil A, Collins B C, et al. Quantitative variability of 342 plasma proteins in a human twin population[J]. Molecular systems biology, 2015, 11(2): 786.
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