近日，国科大杭州高等研究院（以下简称杭高院）生命与健康科学学院严斌俊在《Analytical Chemistry》期刊发表了题为“Data-Driven Tool for Cross-Run Ion Selection and Peak-Picking in Quantitative Proteomics with Data-Independent Acquisition LC−MS/MS”的研究论文。《Analytical Chemistry》是分析化学领域被引用次数最多的同行评审期刊，收录了分析化学所有分支（包括生命分析化学、药物分析、环境分析等）中的新认知和原创工作，为中科院1区Top期刊。
在对复杂生物样品中的大量蛋白进行定性、定量时，液相色谱-质谱联用（以下简称液质）是广泛使用的分析技术，可同时对数以千计的蛋白进行测定。数据非依赖采集（Data-independent acquisition，DIA）作为一种质谱采集技术，因其可重复性高，常被用于定量分析，但因母离子选择窗口被加宽，大量干扰离子会出现在碎片离子质谱中。加之复杂生物样品中存在很多相近的肽段，导致液质数据中存在大量干扰信号，最终使不少蛋白的定量结果与真实值之间存在很大偏差。
本论文基于DIA数据在各次分析间具有高重复性（run-to-run consistency）的特点，提出了通过对多次液质分析数据间的交互验证来准确选择色谱峰和定量离子的思路，建立了CRISP-DIA方法，即利用多次分析间同一成分的保留时间、离子质荷比及其相对强度的一致性，排除多次分析间不一致的色谱峰和离子，以提高定量的准确性，具体原理如下图。
实验数据显示，在谱库相同的情况下，相比目前常用的方法（Spectronaut和DIA-NN等软件），CRISP-DIA能减少20%-50%的蛋白定量错误。在DIA-PASEF定量中CRISP-DIA显示出了对含离子淌度的液质数据的良好应用效果。在对实际临床样品（脑脊液样品）、磷酸化富集样品的数据分析中，也显示CRISP-DIA能显著提高定量结果的一致性。
国科大杭高院为第一完成单位。杭高院生命与健康科学学院的严斌俊副教授为论文的第一作者、共同通讯作者，University of British Columbia大学的David Chen教授为论文的通讯作者。国科大杭高院及浙江中医药大学的硕士生参与了相关研究。该研究获得了国家自然科学基金委的资助。
文章链接：https://doi.org/10.1021/acs.analchem.3c02689
