蛋白质组学与生物信息学杂志
开放获取

抽象的

使用 HILIC 和 SCX 预分级进行多维分离，用于 RP LC-MS/MS 平台，并具有基于自动排除列表的 MS 数据采集和增强的蛋白质定量

于周、孟震、Maria Edman-Woolcott、Sarah F Hamm-Alvarez 和 Ebrahim Zandi

基于液相色谱-质谱 (LC-MS) 的蛋白质组学是全球蛋白质发现和定量中使用最广泛的分析平台之一。挑战之一是难以从有限的生物样本中识别低丰度生物标志物蛋白质。然而，广泛的分级分离可以扩大蛋白质组学的动态范围，但代价是高样品和时间消耗。广泛的分馏会增加样品需求和标签成本。此外，依赖于高分辨率 MS 的定量蛋白质组学也受到光谱采集速度的限制。这些实际问题阻碍了串联质量标签（TMT）实验等深入的定量蛋白质组学分析。我们发现，联合使用亲水相互作用液相色谱 (HILIC) 和中等水平的强阳离子交换色谱 (SCX) 预分级可以提高 MS/MS 效率、增加蛋白质组覆盖率、缩短分析时间并节省宝贵的样品。此外，我们还编写了一个程序“排除列表转换器 (ELC)”，该程序使用前体离子排除 (PIE) 方法自动化并简化数据采集工作流程。PIE 通过运行样品的重复副本来减少高丰度 MS/MS 分析的冗余。在后续运行中的 MS/MS 中排除在初始运行中检测到的母离子。我们将 PIE 方法与不使用 PIE 进行重复的标准数据依赖采集 (DDA) 方法进行了比较，以了解它们在定量小鼠眼泪中 TMT 标记的肽和蛋白质方面的有效性。我们使用 PIE 工作流程总共定量了 845 种蛋白质和 1401 种肽，而 DDA 方法仅定量了 347 种蛋白质和 731 种肽。这表明 PIE 分析的结果是蛋白质鉴定增加了 144%。