蛋白質(zhì)組學(xué)中的數(shù)據(jù)獨(dú)立采集（Data-Independent Acquisition, DIA）是一種質(zhì)譜技術(shù)，用于高通量、高深度地分析復(fù)雜生物樣本中的蛋白質(zhì)組。它與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)依賴(lài)采集（Data Dependent Acquisition, DDA）方法相比，提供了更全面和可重復(fù)的蛋白質(zhì)組分析。DIA技術(shù)在進(jìn)行蛋白質(zhì)組分析時(shí)，不依賴(lài)于預(yù)先設(shè)定的目標(biāo)蛋白質(zhì)或肽段，而是系統(tǒng)地掃描所有可能的質(zhì)荷比(m/z)范圍，從而捕獲樣本中盡可能多的蛋白質(zhì)信息。DIA數(shù)據(jù)分析的核心步驟和挑戰(zhàn)包括：

1.數(shù)據(jù)采集：

在DIA模式下，質(zhì)譜儀會(huì)系統(tǒng)地掃描所有質(zhì)量范圍，而不是僅分析預(yù)先選定的前體離子（像在數(shù)據(jù)依賴(lài)采集DDA中）。

這種方法產(chǎn)生的數(shù)據(jù)包含了樣本中所有肽段的信息，而不是只有最豐度的肽段。

2.肽段和蛋白質(zhì)鑒定：

使用專(zhuān)門(mén)的軟件和算法處理DIA數(shù)據(jù)，比如Spectronaut、Skyline或MaxQuant，以識(shí)別和定量肽段和蛋白質(zhì)。

這通常涉及與蛋白質(zhì)或肽段數(shù)據(jù)庫(kù)的匹配，以及使用復(fù)雜的信號(hào)處理技術(shù)。

3.數(shù)據(jù)去噪和處理：

DIA數(shù)據(jù)因其高復(fù)雜度，需要有效的去噪和數(shù)據(jù)處理策略，以提取有意義的生物信息。

包括信號(hào)強(qiáng)度的校準(zhǔn)、峰識(shí)別、對(duì)齊以及定量分析。

4.生物信息學(xué)分析：

分析所鑒定和定量的蛋白質(zhì)和肽段，以揭示生物學(xué)過(guò)程、病理機(jī)制或疾病標(biāo)志物。

包括功能注釋、通路分析、蛋白質(zhì)相互作用網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建等。

5.統(tǒng)計(jì)分析：

進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析以確定蛋白質(zhì)表達(dá)的顯著變化，這對(duì)于疾病研究和生物標(biāo)志物的鑒定尤為重要。

圖1.DIA定量蛋白質(zhì)組學(xué)

DIA技術(shù)在蛋白質(zhì)組學(xué)中提供了一種強(qiáng)大的工具，它允許對(duì)樣品進(jìn)行更全面和深入的分析，但同時(shí)也需要高級(jí)的分析方法和算法來(lái)處理和解釋數(shù)據(jù)。