# DIA

大規模臨床樣本隊列研究是實現疾病分子分型、標志物篩選等精準醫學研究內容的必要前提。大批量樣本的檢測會帶來諸多技術問題，長時間連續分析過程中數據穩定性是首當其chong的技術難題。因此，擁有一個更高效穩定的分析平臺對于隊列研究尤為重要。DIA（Data-Independent Acquisition，數據非依賴性采集）技術可無偏向性采集質譜掃描范圍內的所有信號，具有更好的重現性及準確性。因此，DIA是隊列研究的優選方法。

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領jun人物隊列研究新思路

矩陣隊列

2020年蛋白質組學領jun人物Matthias Mann教授發表了基于DIA方法的阿爾茲海默癥標志物篩選的研究成果，提出了隊列研究的矩陣隊列策略^[1]。即采用不同來源（瑞士、柏林、馬格德堡）的三個獨立隊列共197例人群的腦脊液樣本，同步進行樣本制備和蛋白質組學分析，然后整合數據，尋找具有共性的差異表達蛋白，完成標志物的篩選與驗證。

基于矩陣策略的臨床隊列研究技術路線

每個腦脊液樣本平均檢測蛋白數量為1233個，約1000種蛋白的定量波動性低于20%。表明該實驗的數據具有高度重復性和定量穩定性。此外，三個矩陣隊列的數據雖有地域差異，但AD與non-AD差異蛋白的一致性較好。最終，研究者發現40種蛋白特征分子可以有效診斷阿爾茲海默病疾病，并通過機器學習的方法對該疾病進行類別劃分。基于Orbitrap的質譜分析平臺為該矩陣隊列研究提供了高重復性和高穩定性的技術和數據。

按照上述思路，針對同一種疾病，不同國家地區、不同實驗室進行矩陣隊列聯合分析，是實現疾病精準診療的有效方法。這對分析平臺長時間連續運行的穩定性、不同實驗室分析平臺之間數據的重復性提出了極大挑戰。

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賽默飛前瞻性

多中心矩陣隊列測試

早在2017年，賽默飛就為多中心隊列矩陣分析的穩定性和重復性開展了一項極ju挑戰的測試。高級產品經理軒玥博士聯合全球9個國家的11個實驗室，采用DIA非標記定量蛋白質組方法，建立了高通量、簡化的HRMS1-DIA工作流程。該工作流程在11個實驗室中連續7天測試，最后數據統一上傳至Thermo Cloud云平臺，采用Spectronaut™軟件進行數據處理^[2]。

HRMS1-DIA實驗流程

本研究開發了一套質量控制（QC）系統，以監視整個工作流程的性能，即時發現儀器性能的變化，并在必要時指導故障排除，確保維持較高水平的數據質量，以實現大型臨床隊列研究所需的通量。在整個研究過程中，每個實驗室都使用一套完善的非標記定量樣品對定量性能進行評估，從而可以進行分布式和縱向數據分析，并可以在大數據分析時進行比較和標準化。

QC質控標準

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賽默飛全新質譜平臺

使DIA隊列分析進入快車道

2019年，賽默飛推出了全新靜電場軌道阱超高分辨質譜儀平臺Orbitrap Exploris 480，具備更佳的性能和更高的穩定性，并且兼容FAIMS Pro接口，可進一步提高檢測靈敏度和抗污染能力。為了實現隊列分析中大量樣本快速高效檢測，技術人員對5min (80 SPD)、15min (52 SPD)和30min (34 SPD) 進行短梯度高通量蛋白組學分析。在15分鐘短梯度中即可定量超過4650個Hela蛋白，滿足大規模臨床樣本研究的高強度檢測需求。其中，CV小于20%的蛋白占97.5%，CV小于20%的肽段占96.3%，medium CV 分別為3.4%（蛋白）和4.9%（肽段）。Oribtrap在短梯度DIA快速分析中仍然展示出極其優秀的穩定性和重復性。

采用DIA分析方式，Hela細胞在不同梯度中的蛋白和肽段鑒定數目

賽默飛通過產品升級、方法優化、標準建設等多維度推動力，為大隊列分析提供了卓yue的DIA整體解決方案。快速、穩定、高通量，讓精準醫學實現真正精準。

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Exploris 480質譜儀短梯度DIA的全部方法設置和數據結果