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PEAKS QC功能和蛋白變化趨勢(shì)設(shè)計(jì)結(jié)合實(shí)現(xiàn)最準(zhǔn)確的TMT定量詳解

瀏覽次數(shù):1429 發(fā)布日期:2024-3-12  來(lái)源:本站 僅供參考,謝絕轉(zhuǎn)載,否則責(zé)任自負(fù)
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PEAKS系列講座火熱報(bào)名中!!!

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蛋白質(zhì)組學(xué)定量的假陽(yáng)性變化限制了其在揭示生物機(jī)制方面的有效性,因此影響了蛋白質(zhì)組學(xué)技術(shù)在制藥行業(yè)的應(yīng)用,而不僅僅是學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域。本研究即從解決LC-MS/MS數(shù)據(jù)采集過程中引起的變化出發(fā),尋求消除定量假陽(yáng)性的最佳方案。首先確定了影響重現(xiàn)性的兩個(gè)主要因素,包括肽段的豐度和unique peptide的數(shù)量。豐度低且只有一條unique peptide時(shí),很容易產(chǎn)生較高的變異系數(shù)(CV),導(dǎo)致定量不準(zhǔn)確。然而樣品中多肽的豐度是不可調(diào)節(jié)的,簡(jiǎn)單地將unique peptide為1的蛋白剔除也不是很合理。因此,本研究使用PEAKS TMT Quality Control功能來(lái)計(jì)算技術(shù)重復(fù)間的CV,并將其用于定量前的PSM質(zhì)量評(píng)估。QC-plex顯著降低了定量的假陽(yáng)性,但仍然存在隨機(jī)的假陽(yáng)性結(jié)果。因此,本研究又提出了Trend-design方案,以跟蹤多個(gè)節(jié)點(diǎn)的蛋白變化趨勢(shì),并得到了不同效價(jià)和劑量的分子實(shí)驗(yàn)的證實(shí)。QC-plexTrend-design結(jié)合使用,可以達(dá)到最準(zhǔn)確的TMT定量效果,實(shí)現(xiàn)蛋白質(zhì)組學(xué)解鎖生物機(jī)制的深度應(yīng)用。

本論文的數(shù)據(jù)分析工作由Bioinformatics Solutions Inc.PEAKS Studio團(tuán)隊(duì)協(xié)助完成,成果已發(fā)表于J. Am. Soc. Mass Spectrom[1]

 
QC-plex實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
4份野生型小鼠腦組織蛋白酶切肽段,按照0.81:1:1:0.81比例分別標(biāo)記TMT10plex127N、128N、129N130N,所產(chǎn)生的質(zhì)譜數(shù)據(jù)使用PEAKS Studio完成分析,PSMProtein groupFDR均設(shè)置為1%,共得到75997 PSMs46313 peptides,6776 protein groups,7477 proteins。同時(shí),用PEAKS獨(dú)有的Quality Control功能可以計(jì)算每一個(gè)PSMCV值,結(jié)果如圖1和表1,表明在蛋白質(zhì)組學(xué)數(shù)據(jù)中,樣本量越低,越容易產(chǎn)生更高的CVs

圖1 兩組QC-plexCV值分布

表1 不同QC設(shè)置的定量蛋白統(tǒng)計(jì)

 
QC-plex定量準(zhǔn)確性測(cè)試
在PEAKS軟件的TMT方法設(shè)置界面,可以添加Quality Control Replicate Channels,默認(rèn)CV范圍為≤30%(圖2)。圖3A-D中,紫色區(qū)域表示定量的假陽(yáng)性結(jié)果,對(duì)比四種QC的設(shè)置方式可以看出,QC-plex越多,假陽(yáng)性的定量就越少。
 

圖2 PEAKS設(shè)置TMT Quality Control

圖3 QC-plex對(duì)定量假陽(yáng)性的過濾


 定量準(zhǔn)確性與CV、unique peptides數(shù)量的關(guān)系 
在表2中,進(jìn)一步從unique peptide數(shù)量和CV方面比較了蛋白的定量準(zhǔn)確性。當(dāng)不使用QC-plex時(shí),定量假陽(yáng)性(Q<0.57 or >1.05)的蛋白有89個(gè),分別設(shè)置QC-0.81、QC-1和QC-0.81&1后,定量假陽(yáng)性的蛋白分別減少為77、24和15,并且也能看出unique peptide數(shù)量越少,越容易產(chǎn)生更高的CV,在應(yīng)用了QC-plex后,即使unique peptide為1的蛋白,CV值也都在30%以下。

表2 不同QC設(shè)置的蛋白數(shù)統(tǒng)計(jì)

蛋白趨勢(shì)變化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
雖然上述實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了PEAKS QC功能對(duì)豐度較低且unique peptide數(shù)量少的蛋白定量的校正效果,但實(shí)際上,我們很難改變復(fù)雜生物學(xué)樣本中提取出來(lái)的蛋白豐度,因此本研究又設(shè)計(jì)了圖4所示的趨勢(shì)變化實(shí)驗(yàn)(Trend design)的方案,從另一個(gè)角度實(shí)現(xiàn)TMT定量準(zhǔn)確性的判斷。該方案共包含5組小鼠:野生型小鼠組(WT)、無(wú)處理基因敲除小鼠組(non-Treated)、低劑量低親和力分子處理基因敲除小鼠組(LowAffinity_LowDose)、低劑量高親和力分子處理基因敲除小鼠組(HighAffinity_LowDose)、高劑量高親和力分子處理基因敲除小鼠組(HighAffinity_HighDose),每組肽段使用不同channel的TMT試劑標(biāo)記,然后等量混合進(jìn)行質(zhì)譜檢測(cè)。

圖4 不同分子親和力富集及劑量差異設(shè)計(jì)

基于PEAKS的定量結(jié)果,篩選non-Treated/WT倍數(shù)變化大于2的蛋白進(jìn)行所有組別的比較。如圖5所示,隨著藥物分子親和力和劑量的增加,基因敲除小鼠的差異表達(dá)蛋白逐漸接近野生型小鼠,這符合實(shí)驗(yàn)預(yù)期,證明了定量的準(zhǔn)確性。

圖5 不同處理組之間蛋白表達(dá)量的倍數(shù)變化
 
 
總結(jié)
影響蛋白定量準(zhǔn)確性的兩個(gè)主要因素,一個(gè)是豐度低,一個(gè)是unique peptide數(shù)量過少,但我們并不能改變未知樣品中存在的這兩個(gè)客觀問題,因此建議在實(shí)驗(yàn)過程中盡可能多做一些重復(fù),通過QC-plex來(lái)計(jì)算CV,從而檢驗(yàn)重現(xiàn)性。此外,結(jié)合Trend-design,可以達(dá)到最準(zhǔn)確的TMT定量效果(圖6)。
圖6 實(shí)現(xiàn)最準(zhǔn)確的蛋白質(zhì)組學(xué)TMT定量的最佳方案
 
參考文獻(xiàn)
1. Xianyin Lai, Guihong Qi, Chris Kovach, Yaming Wang, Isaiah Clark, Keyue Chen, Zhixiang Yang, Nick Babb, Forest Andrews, Ross Fellows, Baozhen Shan, Weiwu Chen, Tom Yang, and Wenting Li. Journal of the American Society for Mass Spectrometry . DOI: 10.1021/jasms.3c00346.
 

 

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