DIA靶向蛋白质组学技术

中文名：数据非依赖性采集
外文名：Data-independent acquisition
简称：DIA
领域：质谱

DIA是一种靶向蛋白质组学技术，其对选定质荷比（m/z）范围内的所有离子进行碎裂和二级质谱分析^[1]。DIA是数据依赖性采集（Data-dependent acquisition, DDA）的替代方案，有更高的定量准确性和可重复性。

DIA原理
液相色谱与串联质谱（LC-MS/MS）相结合的技术成为蛋白质组研究的主要研究手段。在自下而上的蛋白质组学中，蛋白质通过蛋白水解酶消化成肽段，这些肽段通过高效液相分离后经电喷雾电离源（ESI）加上电荷，发射到质谱仪中进行一级质谱（MS）和二级质谱（MS/MS）的分析。一级质谱由肽段离子的质荷比和信号强度组成，二级质谱由肽段碎裂后的碎片离子质荷比和信号强度组成。DDA为数据依赖性采集方式，选择一级质谱中特定数量的肽段分子（如信号强度最强的前10个离子）进行高能碰撞碎裂，产生的碎片离子送入二级质谱检测。DIA为数据非依赖性采集方式，随着时间连续设置一定范围的质荷比窗口，对将通过窗口的全部肽段离子进行碎裂并用二级质谱检测碎片离子的信号。相比之下，DIA模式不涉及到对肽段离子的限制性筛选，定量准确性和重复性都要优于DDA模式。但DIA模式产生的碎片离子谱图过于复杂，丢失了肽段及碎片离子的对应关系，对其结果的解析较为困难。目前的方法是通过建立样本的参考库（如同一样本的DDA数据），对DIA的混合数据进行去卷积分析来鉴定和定量肽段。


图. DDA和DIA原理^[2]

DIA优势及技术难点
DDA模式对肽段离子的选择具有限制性和随机性，存在较多的数据信息缺失，而DIA模式的目标则是获得完整的数据，实现蛋白质的深度覆盖和精准定量。此外在复杂样品中，二级信号的定量比一级信号更为灵敏（例如一级质谱信号可能存在相似质荷比离子的干扰）。DDA模式为一级质谱信号定量，而DIA模式为二级质谱信号定量，因此DIA模式的定量准确性和重现性都更好。
DDA模式下肽段分子和其二级碎片离子有着对应关系，通过对已知数据库的搜索匹配，即可得到样本中的肽段及相关蛋白质信息。而DIA模式下肽段离子与其碎片离子之间的直接关系丢失（DIA光谱中的碎片离子可能是由多个肽段离子），复杂的谱图仍然给后续的数据分析和统计学检验带来很多挑战。对此目前已有多个团队开发出DIA分析的软件，例如OpenSWATH^[3]和Skyline^[2]，这些软件通过建立样本的参考库，对色谱峰进行抽提并分析。此外也有研发团队提出不需要参考库的数据分析方法DIA-Umpire^[4]，通过对肽段离子和碎片离子的匹配合成产生虚拟谱图进而搜库分析。因此，DIA技术非常适合一次性获取数百上千种蛋白质更为全面信息（高覆盖率，高准确度，高重复性）的研究

参考文献
[1] Doerr A. DIA mass spectrometry[J]. Nature Methods, 2014, 12: 35.
[2] Egertson J D, Maclean B, Johnson R, et al. Multiplexed peptide analysis using data-independent acquisition and Skyline[J]. Nat Protoc, 2015, 10(6): 887-903.
[3] Rost H L, Rosenberger G, Navarro P, et al. OpenSWATH enables automated, targeted analysis of data-independent acquisition MS data[J]. Nat Biotechnol, 2014, 32(3): 219-23.
[4] Tsou C C, Avtonomov D, Larsen B, et al. DIA-Umpire: comprehensive computational framework for data-independent acquisition proteomics[J]. Nat Methods, 2015, 12(3): 258-64, 7 p following 264.