Analysis of Labeled and Non-Labeled Proteomic Data Using Progenesis QI for Proteomics

Význam tématu

Analýza proteomických dat s označením i bez označení stabilními izotopy hraje klíčovou roli v biologickém výzkumu a průmyslové analytice. Moderní LC-MS techniky generují rozsáhlé a složité datové soubory, jejichž efektivní zpracování je rozhodující pro spolehlivé určení kvantitativních a kvalitativních vlastností proteomů. Progenesis QI for proteomics představuje integrované řešení, které zajišťuje konzistentní detekci špiček, kompletní datové matice a intuitivní prostředí pro analýzu jak označených, tak označení nevyžadujících experimentů.

Cíle a přehled studie / článku

Studie si klade za cíl demonstrovat schopnosti Progenesis QI for proteomics při:

• kvalitativní a kvantitativní analýze označených (dimethyl, SILAC) i label-free workflow
• zpracování dat získaných metodami data-dependent acquisition (DDA) i data-independent acquisition (DIA/HDMSE)
• vylepšení detekce a zarovnání špiček pro tvorbu úplné datové matice bez chybějících hodnot

Použitá metodika a instrumentace

Vzorky zahrnovaly E. coli tryptické digesty s přídavkem standardů (BSA, ADH, enoláza, glykogen fosforyláza B), dimethyl-označené HL60 buňky a UPS1 standard ve S. cerevisiae matrice. Analýzy proběhly na LC-MS systému sestávajícím z nanoACQUITY UPLC, nanoEase HSS T3 C18 kolony, trap kolony Symmetry C18, a SYNAPT G2-Si s ESI+ ionizací. Pro datové zpracování byla použita verze Progenesis QI for proteomics v2.0, ProteinLynx Global SERVER v3.0.2, ProteoLabels v1.0, Mascot v2.5 a Spotfire v9.1.

Hlavní výsledky a diskuse

Detekce špiček byla vyhodnocena na šesti replikách E. coli, přičemž bylo nalezeno průměrně 28 793 ± 458 funkcí na běh. Po zarovnání a ko-detekci dat v agregátu narostl podíl sdílených funkcí o 98,3 % na téměř 100 %. Kvantifikace label-free DIA experimentu ukázala přesné poměry proteinových přídavků s ADH jako interním standardem. Dimethyl označení vykázalo konzistentní izotopové dvojice s téměř identickými mobilitními drift časy a mírně posunutými chromatografickými apicemi. U DDA label-free analýzy UPS1 standardu byly zachyceny poměry od 25 fmol do 0,125 fmol s vysokou přesností a nízkou variabilitou.

Přínosy a praktické využití metody

• Kompletní datová matice bez chybějících hodnot pro spolehlivou statistiku
• Flexibilní návrh experimentů bez omezení počtu vzorků
• Intuitivní uživatelské rozhraní s menu-řízeným workflow
• Vylepšená přesnost a preciznost díky konzistentní detekci a zarovnání

Budoucí trendy a možnosti využití

S rozvojem umělé inteligence a strojového učení lze očekávat další zrychlení a automatizaci analýzy proteomických dat. Integrace algoritmů pro předpověď fragmentačních vzorců a adaptivní řízení akvizice přinese vyšší citlivost i pro velmi složité vzorky. Dále se předpokládá rozšíření cloudových řešení pro kolaborativní zpracování dat a real-time vizualizaci výsledků.

Závěr

Progenesis QI for proteomics prokázal vysokou univerzálnost a výkon při analýze označených i label-free proteomických dat. Kombinace efektivní detekce špiček, robustního zarovnání a intuitivního rozhraní vede k přesným kvantitativním výsledkům a usnadňuje statistické porovnání komplexních datových sad.