Advancing Urinary Protein Biomarker Discovery by Data-Independent Acquisition on a Quadrupole-Orbitrap Mass Spectrometer

生物标志物发现 生物标志物 轨道轨道 蛋白质组 计算机科学 质谱法 定量蛋白质组学 样品(材料) 数据集 蛋白质组学 计算生物学 生物信息学 化学 色谱法 生物 人工智能 生物化学 基因
作者
Jan Muntel,Yue Xuan,Sebastian T. Berger,Lukas Reiter,Richard G. Bachur,Alex Kentsis,Hanno Steen
出处
期刊:Journal of Proteome Research [American Chemical Society]
卷期号:14 (11): 4752-4762 被引量:115
标识
DOI:10.1021/acs.jproteome.5b00826
摘要

The promises of data-independent acquisition (DIA) strategies are a comprehensive and reproducible digital qualitative and quantitative record of the proteins present in a sample. We developed a fast and robust DIA method for comprehensive mapping of the urinary proteome that enables large scale urine proteomics studies. Compared to a data-dependent acquisition (DDA) experiments, our DIA assay doubled the number of identified peptides and proteins per sample at half the coefficients of variation observed for DDA data (DIA = ∼8%; DDA = ∼16%). We also tested different spectral libraries and their effects on overall protein and peptide identifications and their reproducibilities, which provided clear evidence that sample type-specific spectral libraries are preferred for reliable data analysis. To show applicability for biomarker discovery experiments, we analyzed a sample set of 87 urine samples from children seen in the emergency department with abdominal pain. The whole set was analyzed with high proteome coverage (∼1300 proteins/sample) in less than 4 days. The data set revealed excellent biomarker candidates for ovarian cyst and urinary tract infection. The improved throughput and quantitative performance of our optimized DIA workflow allow for the efficient simultaneous discovery and verification of biomarker candidates without the requirement for an early bias toward selected proteins.
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