スペクトルカウントベースの定量的プロテオミクスに対する動的除外期間の影響

プロテオームのカバレッジを増やすために、動的除外（DE）は広く使用されているツールです。DEが有効になると、より多くのタンパク質を識別できますが、合計スペクトルカウントは減少します。スペクトルカウントベースの定量的プロテオミクスに対するDE持続時間の影響を調査するために、多次元タンパク質識別技術を介して同じサンプルを分析しながら、異なる期間（15、60、90、300、600秒）またはオフにします。豊富なタンパク質について測定された正規化されたスペクトル存在量因子（NSAF）は、DEの有無にかかわらずほとんど変化しませんでしたが、DEは比較的低い存在のタンパク質の検出のより高いペプチドカウント、より高いNSAF、より良い再現性を可能にします。タンパク質あたりのペプチド、タンパク質、およびペプチドの最大数を生成した最適なDE期間は、設定で90秒であることが観察されました。ペプチドスペクトル数に対するDE持続時間の影響を分析するための数学モデルを開発しました。最適なde期間は、溶出ペプチドと質量分析パラメーターのベースでの平均クロマトグラフィックピーク幅に依存していることがわかりました。これにより、観察と非常に一致して、最適化されたde de de de de de de de de de de de de hupentionが計算されます。この研究では、定量的プロテオミクス分析を改善するためのスペクトル数の最適化のための体系的なアプローチを提供します。

To increase proteome coverage, dynamic exclusion (DE) is a widely used tool. When DE is enabled, more proteins can be identified, although the total spectral counts will decrease. To investigate the effects of DE duration on spectral-counting based quantitative proteomics, we analyzed the same sample via multidimensional protein identification technology while enabling different DE durations (15, 60, 90, 300, 600 s) or turning DE off. Normalized spectral abundance factors (NSAFs) measured for abundant proteins varied little with or without DE, while enabling DE lead to higher peptide counts, higher NSAFs, and better reproducibility of detection for proteins of relatively lower abundance. The optimal DE duration, which generated the maximum number of peptides, proteins, and peptides per protein, was observed to be 90 s in our settings. We developed a mathematical model for analyzing the effects of DE duration on peptide spectral counts. We found that the optimal DE duration depends on the average chromatographic peak width at the base of eluting peptides and mass spectrometry parameters, leading us to calculate an optimized DE duration of 97.9 s, in excellent agreement with our observations. In this study, we provide a systematic approach for the optimization of spectral counts for improved quantitative proteomics analysis.