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蛋白组 · 全景定量

DIA 定量蛋白质组学

传统 DDA 采集有个绕不开的毛病:谁信号强就先采谁。高丰度肽段被反复选中,低丰度蛋白永远排不上队,数据里就留下一堆缺失值。DIA 换了规则——按 m/z 窗口全采,不挑。每个窗口内的所有母离子都碎裂、都记录,事后靠算法回溯提取。代价是数据量大、依赖谱图库,换来的是定量准、重复性好、缺失值少、数据可回溯。

  • 全景扫描无遗漏
  • 低丰度不丢
  • 缺失值更少
  • 数据可回溯
  • 适配大队列
无遗漏全景采集按 m/z 窗口循环碎裂所有母离子
更低缺失值低丰度蛋白同样被记录
可回溯原始数据换分析策略可重跑,不必重测
≥50mg 组织起送细胞 ≥1×10⁶ / 血浆 ≥100 µL
01

技术简介

数据非依赖性采集(Data Independent Acquisition,DIA)是近年来发展起来的一种全新的质谱采集定量技术。相比于传统的数据依赖性采集(DDA),它能够克服对于高丰度肽段采集和碎裂的偏向性,实现对样本中所有肽段离子的无遗漏采集,从而大大提高数据的利用度和定量准确性。

用一句话概括差别:DDA 是“点名”,DIA 是“全录”。DDA 每个时刻只挑信号最强的十几个母离子碎裂,剩下的直接丢弃;DIA 把所有母离子按 m/z 切成若干窗口,每个窗口整体碎裂、全部记录。因为原始数据是完整的,后期想换分析策略、换谱图库,都可以在原有数据上重跑。

DDA 与 DIA 采集方式对比:DDA 为单母离子选择后碎裂,DIA 为多母离子同时选择后碎裂,两者最终都检测全部碎片离子
DDA 一次只选一个母离子,DIA 一次选一组——差别就在这里
02

技术原理

DIA 技术利用高分辨率的质谱仪,将质谱的整个全扫描范围根据质荷比(m/z)分布密度划分为若干个可变窗口。在每个窗口内,所有肽段母离子会进行超高速、循环的碎裂和检测,从而最大限度地扫描采集所有肽段离子的碎片信息。这种全景式的扫描方式使 DIA 能够无遗漏地获得样本中所有离子的全部碎片信息,包括低丰度的肽段离子。

DDA-MS 与 DIA-MS 的采集原理对比:A 图为 DDA 的 survey scan 与母离子选择、逐级碎裂;B 图为 DIA 在全部隔离窗口内做 survey scan 并对窗口内所有母离子同时碎裂
A:DDA 只挑部分母离子;B:DIA 覆盖全部隔离窗口
DIA 的代价与前提,说清楚更省事:① 依赖谱图库——DIA 数据要靠预先建立的谱图库(或库预测算法)来解析,库里没有的肽段解不出来,所以样本物种的蛋白库质量直接影响结果;② 数据量大——全景采集带来的是海量原始数据,对计算资源与分析流程要求更高;③ 共碎裂干扰——同一窗口内多个母离子同时碎裂,谱图会更复杂,需要专门的解卷积算法。
03

技术流程

1

样本制备

组织、细胞、血浆等按类型裂解,蛋白定量后质检

2

蛋白提取与酶解

还原烷基化后胰酶酶解,除盐得到肽段

3

DIA 质谱检测

按 m/z 窗口全景采集,循环碎裂窗口内全部母离子

4

谱图库构建

DDA 建库或库预测,为肽段提供可匹配的碎片谱

5

数据解析与定量

Spectronaut / DIA-NN 等软件提取色谱峰、计算各样本定量值

6

统计与功能分析

差异蛋白筛选、聚类、GO / KEGG 富集与通路分析

DIA 技术流程:样本制备、蛋白提取、酶解、DIA 质谱检测、预建谱图库、数据分析
DIA 的完整流程:DIA 采集 + 预建谱图库 → 数据分析
04

样本要求

DIA 的最低送样量比常规定量更宽松(蛋白最低 30 µg、组织最低 5–10 mg),因为全景采集对低丰度信号的利用更充分。

样本类型常规送样量最低送样量说明
蛋白溶液 / 蛋白量≥50 µg≥30 µg(仅做蛋白鉴定 ≥10 µg)浓度不低于 0.1 µg/µL;澄清、无色、不粘稠;−20 ℃ 保存,冰袋送样
组织≥50 mg5–10 mg液氮速冻后 −80 ℃ 保存,干冰寄送;脂肪、骨、皮肤等特殊组织加量
细胞≥1×10⁶≥1×10⁵细胞沉淀干体积 ≥20 µL;PBS 洗两遍后离心去上清,液氮速冻
血浆 / 血清≥100 µL≥50 µL避免溶血;采血后尽快分离,最晚 48 h 内完成,防止蛋白降解
外泌体≥2×10⁹ 颗粒(NTA)≥1×10⁹ 颗粒相当于 BCA 蛋白总量 40 µg / 20 µg;分离后加 100 µL PBS 保存,不超过 200 µL
FFPE 切片10 片以上—每片厚 10 µm、组织面积 1 cm²(约 10 µg/片)
IP Beads正常 IP 后的干 Beads—PBS 洗三遍后去掉上清保留干 Beads,取 3/4 送样,−20 ℃ 冰袋寄送
三个容易踩的点:① FFPE 样本要说明蜡块年限——石蜡包埋时间越久,蛋白交联越重,鉴定数量会下降;② 血浆血清必须避免溶血,血红蛋白会占据大量信号;③ 大队列项目提前定好上机批次,DIA 虽然重复性好,跨批仍需桥接样本校正。

完整版要求以最新版《送样规范》为准;微量样本(穿刺、微量细胞、泪液等)请单独沟通。

05

应用案例

案例一
IF 24.9 Cancer Communications · 肿瘤进展

Proteomics profiling of colorectal cancer progression identifies PLOD2 as a potential therapeutic target

结直肠癌进展的蛋白质组学分析鉴定 PLOD2 为潜在治疗靶点

期刊:Cancer Communications(IF 24.9,2024 JCR) · 发表时间:2022 年(42 卷 2 期,164–169) · 阅读原文:doi.org/10.1002/cac2.12240

研究设计:西湖大学与浙江大学医学院等单位的研究者,把压力循环技术(PCT)与DIA 质谱结合,对结直肠癌肿瘤组织做蛋白质组学分析,刻画与结直肠癌发生、进展相关的蛋白质组动态。样本覆盖正常结肠、增生性息肉、腺瘤与癌四个阶段。

核心结果:比较不同临床分期肿瘤与正常结肠组织,鉴定出 928 种差异表达蛋白,主要与氧化磷酸化相关。无监督聚类确定了 6 种有生物学意义的蛋白表达模式;聚焦在进展阶段持续上调的蛋白后,发现 PLOD2 是上调最多的蛋白,且在癌前与癌变样本中始终显著上调,随后用 PRM 靶向蛋白组、Western Blot 与免疫组化三重验证。结合体外细胞实验与体内动物模型,证明 PLOD2 促进肿瘤生长、抵抗细胞坏死,并参与蛋白合成、代谢与 mRNA 翻译。

这个案例的设计值得学:它覆盖了正常→增生→腺瘤→癌的完整进展链条,而不是简单的“癌 vs 癌旁”。这种梯度设计让“哪个蛋白是随进展持续上调”变得可判断——PLOD2 之所以突出,正是因为它在这个梯度上单调上升。如果你的课题能拿到不同分期的样本,建议按这个方式设计分组。

结直肠癌进展的 DIA 蛋白组研究:样本分组与实验流程、差异蛋白表达热图与功能注释、蛋白表达模式聚类、PLOD2 的 PRM 与 WB/IHC 验证
从四阶段样本到 PLOD2 的多重验证(A–H)
06

应用案例二

案例二
IF 50.0 Nature Medicine · 临床血浆 / 无创标志物

Noninvasive proteomic biomarkers for alcohol-related liver disease

酒精相关肝病的无创蛋白质组学生物标志物

期刊:Nature Medicine(IF 50.0,2024 JCR) · 发表时间:2022 年 6 月(28 卷 6 期,1277–1287) · 阅读原文:doi.org/10.1038/s41591-022-01850-y

研究设计:基于 DIA 技术分析酒精相关性肝病(ALD)患者与健康对照的血浆样本及匹配的肝脏活检样本,再用机器学习算法建模,在独立队列中验证模型性能与预后评估能力。

核心结果:整合肝—血浆蛋白组数据发现 420 种蛋白同时出现在肝脏与血浆定量结果中,部分蛋白的相对丰度在两份样本中高度相关。机器学习鉴定出三组标志物,分别用于识别显著纤维化(9 种蛋白)、轻度炎症活动(6 种蛋白)与任何程度的肝脂肪变性(6 种蛋白)。研究认为,肝脏与血浆中共同失调的蛋白反映了慢性肝病的不同侧面,为 ALD 提供了具有诊断、预后和治疗价值的潜在靶点。

为什么这个研究重要:肝纤维化分期传统上依赖穿刺活检——有创、取样误差大、患者接受度低。这项研究证明血浆蛋白组可以在一定程度上替代活检信息。它也是 DIA 用于临床转化的代表性案例:DIA 的定量重复性足够支撑机器学习建模,换成缺失值多的采集方式,模型很难稳定。

酒精相关肝病的肝—血浆蛋白组:肝与血浆蛋白组重叠、血浆与肝信号相关性散点、46 个蛋白的表达热图、C7/IGHA1/CRP 与临床指标的相关性
肝与血浆蛋白组的重叠(420 种)与关键蛋白的相关性(a–g)
07

应用案例三

案例三
IF 15.7 Nature Communications · 发育 / 多器官图谱

The mouse multi-organ proteome from infancy to adulthood

从小鼠婴儿期到成年期的多器官蛋白质组

期刊:Nature Communications(IF 15.7,2024 JCR) · 发表时间:2024 年 7 月(15 卷,5752) · 阅读原文:doi.org/10.1038/s41467-024-50183-6

研究设计:上海交通大学生物医学工程学院团队用 DIA 蛋白质组学分析 10 种小鼠器官在 3 个关键发育阶段(1 周、4 周、8 周)的蛋白质组变化,构建从小鼠婴儿期到成年期的多器官蛋白质组图谱。

核心结果:交叉比较检测到所有器官中存在的 115 个与年龄相关的差异表达蛋白,并表明剪接体蛋白在多个器官的早期发育中起关键调节作用。研究还刻画了器官特异性蛋白表达模式与性别二态性,揭示生物体生长发育过程中相同与不同的生物学过程,填补了早期生命多器官发育与成熟的研究空白。

这个案例代表一类越来越常见的课题:不做单一器官、单一时间点,而是多器官 × 多时点的系统性图谱。这类设计的样本量大、组间必须严格可比,正是 DIA 相对其他采集方式的优势所在;也提示做类似课题时,样本收集与冻存流程的标准化比仪器更重要。

小鼠多器官发育蛋白组:300 例样本的实验设计与 DIA 采集流程、各器官蛋白数量统计、蛋白丰度排序曲线、重复性与相关性分析、器官间 Pearson 相关热图
10 个器官 × 3 个发育阶段的 DIA 图谱(a–e)
08

常见问题

DIA 一定要先建谱图库吗?
库可以用 DDA 实测建,也可以用算法预测。实测库准确度高但要多花机时;预测库省时间,覆盖范围有时更广。项目里通常会两者结合,具体方案按样本物种和蛋白库质量定。
DIA 和 LFQ 都是“不标记”,该选哪个?
看样本量和定量精度要求。样本量不大、预算有限,LFQ 够用;样本量大、组间必须严格可比、或者要做机器学习建模,选 DIA——它的缺失值更少、重复性更好,这正是建模需要的。
为什么 DIA 的缺失值更少?
因为所有母离子在每个样本里都被完整记录过,某个肽段在 A 样本能解出来、在 B 样本里通常也能解出来。DDA 是“当时没选中就永久没有”,DIA 是“先录下来,事后再说”。
FFPE 样本能做 DIA 吗?
能,而且 DIA 是目前 FFPE 蛋白组最常用的方案之一。需要注意蜡块年限与切片质量:每片 10 µm、组织面积 1 cm²,10 片以上;年限越久鉴定数越低。
数据可回溯是什么意思?
指原始数据是完整的,后期换谱图库、换分析软件、加新样本,都可以在原有数据上重跑,不必重新上机。对长期课题很实用——今年建的分析流程,明年还能回头用。
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