Astral 高分辨质谱蛋白文章｜血浆蛋白鉴定超5000种！
2023年6月，西雅图华盛顿大学基因组科学系的蛋白质质谱实验室Michael J. MacCoss研究团队在Bio Rxiv发表题为“Evaluating the performance of the Astral mass analyzer for quantitative proteomics using data independent acquisition”的研究。
该研究使用DIA数据采集技术评估 Orbitrap Astral 高分辨质谱仪的性能，以及在血浆蛋白质组学中所表现的卓越性能引发了广泛关注。更高的定量精度、灵敏度和更高通量使得Orbitrap Astral 高分辨质谱仪在未来血浆蛋白质组的研究得到更广泛的应用和推广，同时为血浆蛋白质组学的研究带来更多的突破和进展。
01 研究思路
02 研究结果
1. 动态范围与精度的评估
为评估Astral质谱仪检测高动态范围多肽的能力，作者通过Astral高分辨质谱检测HeLa裂解溶液得到DIA数据，并将结果与 Heil 等人获取的现有数据集进行比较[1]。作者通过对Orbitrap fusion lumos质谱仪DIA数据采集方法和Astral质谱仪的三种数据采集方法的评估，确定了Lumos质谱仪和Astral质谱仪蛋白质质量范围的检测差异和精度差异。在 24 min的数据采集梯度中，Astral 高分辨质谱仪的采集方法鉴定了 7700-8200 种蛋白质（图 1，D）和 58,000-75,000种多肽；而 Lumos 质谱仪在 90 min的采集梯度中检测到 6885 种蛋白质和 55,981 种多肽，这就意味着 Astral 质谱仪能够比 Lumos 质谱仪再缩短 3.5 倍的时间内检测到更多的多肽和蛋白质。
2. DIA数据定量准确度评估
作者使用浓度梯度标准曲线（样本基质：SILAC 标记的 HeLa 细胞）来评估蛋白质组的定量准确性。Astral质谱仪24 min检测到46,038 个多肽，而Lumos质谱仪 90 min检测到40,098 个多肽（图2 ，A）。除了比 Lumos质谱仪定量更多的多肽外， Astral 质谱仪具有更低的 LLOQ（图2，B）。在10 倍线性动态范围内，Astral 质谱仪定量 58,330 个肽段，而 Lumos 质谱仪可定量 47,671 个肽段。Astral 质谱仪定量的多肽多，并且LLOQ更好（图2，C）。Astral 质谱仪在样本稀释10倍后仍可准确定性和定量到大多数的肽段和蛋白（图2，D）。
3. 血浆蛋白质组的检测
为了评估 Astral 质谱仪在血浆蛋白质组的应用能力，作者测试了血浆蛋白质组的覆盖深度。作者使用了一种基于磁珠的富集方案，处理血浆样本。该方案能够从血浆中富集细胞外囊泡 (EV)[2]。Mag Resyn 超多孔聚合物基质来富集EV，通过磁珠聚合物基质中含有的季铵，产生阳离子电荷，使得囊泡和生物分子嵌入内部。该方案的富集效果是已知 EV 标记物富集的20倍左右，能够使普通血浆蛋白减少约 95%。
前处理后的血浆蛋白样本，质谱上机结果显示，通过比较30 min和60 min采集时间，发现长梯度比短梯度鉴定到更多的蛋白和多肽（图3，A）。60 min ( 4 Th、15 ms )检测到5163种蛋白质、 44668 种多肽（图3，C）。30 min(4 Th 、10 ms)检测到 4,704 种蛋白质、37,534 种多肽。总之，Astral质谱仪所能呈现的血浆蛋白质组的覆盖深度是前所未有的。
参考文献
[1] Heil, L. R.; Remes, P. M.; Canterbury, J. D.; Yip, P.; Barshop, W. D.; Wu, C. C.; MacCoss, M. J. Dynamic Data Independent Acquisition Mass Spectrometry with Real-Time Retrospective Alignment[J]. bioRxiv , 2022.
[2]Woo, H.K, Cho, Y. K, Lee, C. Y. Characterization andModulation of Surface Charges to Enhance Extracellular Vesicle Isolation in Plasma[J]. Theranostics,2022, 12 (5), 1988–1998.
[3] Lilian R. Heil, Eugen Damoc, Tabiwang N. Arrey. Evaluating the performance of the Astral mass analyzer for quantitative proteomics using data independent acquisition[J]. Bioixiv,2023.
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