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Increasing the throughput of sensitive proteomics by plexDIA

蛋白质组学 蛋白质组 吞吐量 定量蛋白质组学 等压标记 质谱法 多路复用 计算生物学 样品(材料) 色谱法 化学 计算机科学 生物 生物化学 基因 电信 无线
作者
Jason Derks,Andrew Leduc,Georg Wallmann,R. Gray Huffman,Matthew Willetts,Saad Khan,Harrison Specht,Markus Ralser,Vadim Demichev,Nikolai Slavov
出处
期刊:Nature Biotechnology [Springer Nature]
卷期号:41 (1): 50-59 被引量:97
标识
DOI:10.1038/s41587-022-01389-w
摘要

Current mass spectrometry methods enable high-throughput proteomics of large sample amounts, but proteomics of low sample amounts remains limited in depth and throughput. To increase the throughput of sensitive proteomics, we developed an experimental and computational framework, called plexDIA, for simultaneously multiplexing the analysis of peptides and samples. Multiplexed analysis with plexDIA increases throughput multiplicatively with the number of labels without reducing proteome coverage or quantitative accuracy. By using three-plex non-isobaric mass tags, plexDIA enables quantification of threefold more protein ratios among nanogram-level samples. Using 1-hour active gradients, plexDIA quantified ~8,000 proteins in each sample of labeled three-plex sets and increased data completeness, reducing missing data more than twofold across samples. Applied to single human cells, plexDIA quantified ~1,000 proteins per cell and achieved 98% data completeness within a plexDIA set while using ~5 minutes of active chromatography per cell. These results establish a general framework for increasing the throughput of sensitive and quantitative protein analysis. Proteomics of small sample sizes using data-independent acquisition methods achieves higher throughput with multiplexing.
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