智能数据采集FLASHIda应用于自上而下蛋白质组学分析

　　大家好，本周为大家分享一篇发表在Nature communications上的文章，FLASHIda enables intelligent data acquisition for top–down proteomics to boost proteoform identification counts^[1]，文章的通讯作者是德国图宾根大学的Oliver Kohlbacher教授。

自上而下蛋白质组学(TDP)能够对完整的proteoform进行全面和深入的分析，目前已广泛应用于生物医学研究领域。proteoform在不同的生物系统中具有高度异质性，proteoform水平的信息可以为了解生物生化功能或疾病表型提供重要的信息。近年来，随着TDP样品处理方法、分离技术、碎裂技术和生物信息学方法的进步，proteoform变得更容易被检测和表征。在复杂样本的大规模研究，如微生物或人类细胞裂解液中，proteoform的鉴定数量已达到4000-6000(对应500-1000个蛋白质)。在单次TDP实验中，在大肠杆菌裂解液中可以鉴定出约800种proteoform，在人脑样本中可以鉴定出约1800种proteoform。由于proteoform的多样性和复杂性，完整蛋白质的DDA采集是非常重要的。然而目前的仪器软件在DDA采集中实施的碎裂技术优化主要针对自下而上蛋白质组学(BUP)，而不是TDP。尽管这些方案在BUP研究中有效地捕获了各种高质量的肽段离子，但这些选择标准对于TDP中的proteoform离子选择并不是最优的。与BUP中的肽段离子相比，单个proteoform由于其高质量和高电荷会产生许多峰，Top-N采集往往会导致从一个丰度较高的proteoform中选择多个峰，而不是从多个不同的proteoform中进行选择，这会导致proteoform的覆盖率较低。此外，基于强度进行选择可能不会选到能产生多种独特片段的高质量前体。目前，大多数大规模TDP研究使用具有特定调优参数的DDA采集，例如，Top-N采用相对较低的N值(3-5)和相对较高的隔离窗口(1.2-15 Th，超宽隔离)。然而对所选前体离子的分析表明，对proteoform的选择依然不理想。因此，采用更智能的数据采集方式(Intelligent data acquisition，IDAs)是非常有必要的。本文中作者提出了一种用于TDP的基于机器学习的智能在线数据采集算法FLASHIda，该算法可以确保实时选择不同proteoform的高质量前体，最大化TDP中的proteoform覆盖。FLASHIda通过iAPI与tribrid Thermo Scientific质谱仪连接，允许对MS数据进行实时访问。在LC-MS运行期间，将实时去卷积算法和评估前体同位素质量的机器学习技术结合，非冗余选择高质量前体离子,从而提高蛋白质的覆盖率。FLASHIda流程如图1所示，该算法能在20毫秒内处理每个MS全扫描，并优化下一个采集周期，以最大限度地提高采集中的异型多样性。FLASHIda包括以下3个关键步骤，第一步是将输入的m/z-强度谱转换为mass-quality谱图，第二步是在转换谱图中选择前体离子，最大化唯一识别的proteoform离子数量，最后，动态确定每个选定质量的电荷态和隔离窗口大小，以尽量减少噪声或共洗脱的干扰。确定的隔离窗口m/z范围通过Thermo iAPI连接提供给仪器。

　　图1.FLASHIda总览

　　在对大肠杆菌裂解液的分析中，与标准DDA模式相比，FLASHIda在三分之一的仪器时间内将proteoform鉴定数量从800增加到1500，或产生几乎相同的鉴定数量。此外，FLASHIda能够灵敏地绘制翻译后修饰和检测化学加合物。作为仪器的软件扩展模块，FLASHIda可以方便地用于复杂样品的TDP研究，以提高proteoform的鉴定率。

　　图2. Proteoform分析

　　这项研究展示了IDA在TDP研究中的应用，目前作者依然在开发该算法的不同变体，用于靶向proteoform分析，深度表征，甚至从头测序。此外，由于FLASHIda能够选择无干扰的前体离子，因此它可以用于提高proteoform定量准确性。作者预计，未来在FLASHIda内开发的高级数据采集方法将有助于通过TDP探索proteoform的异质性。

　　撰稿：张颖编辑：李惠琳

　　原文：FLASHIda enables intelligent data acquisition for top–down proteomics to boost proteoform identification counts

　　李惠琳课题组网址www.x-mol.com/groups/li_huilin

　　参考文献

　　Jeong K, Babović M, Gorshkov V, Kim J, Jensen ON, Kohlbacher O. FLASHIda enables intelligent data acquisition for top-down proteomics to boost proteoform identification counts. Nat Commun. 2022 Jul 29;13(1):4407.