MetaPilot：面向统一DDA和DIA宏蛋白质组学的基因组感知自适应搜索空间优化

宏蛋白质组肽段鉴定受到蛋白质搜索空间结构和规模的限制。合并基因目录能够提供覆盖度，但会掩盖基因组层面的证据；同时，当前针对数据依赖型采集（DDA）和数据非依赖型采集（DIA）的工作流程在数据库策略上存在分化。我们提出了 MetaPilot，这是一种具有基因组感知能力的工作流程，利用保守标志蛋白证据对来自 MGnify 目录的候选基因组进行排序，并构建自适应的、样本特异性的搜索空间。 应用于已知组成混合物和粪便样本的配对 DDA/DIA 数据集时，MetaPilot 能够根据群落复杂度自适应调整基因组选择，在重现已发表肽段证据的同时扩展可检测的肽段空间。在对 Orbitrap 人类肠道 DIA 数据进行不依赖 DDA 的重新分析时，MetaPilot 比已发表的基于 DDA 构建的谱库多鉴定出 24.4% 的肽段，比匹配的 DDA 辅助 DIA 搜索多鉴定出 2.06 倍的肽段。在 timsTOF DIA-PASEF 小鼠肠道数据上，其性能较 uMetaP 提升了 41.8~119.7%，并且无需 DDA-PASEF 输入即可实现基因组分辨的功能解析。

宏蛋白质组肽段鉴定受限于蛋白质搜索空间的结构与规模。合并基因目录虽可提供较高覆盖度，但会掩盖基因组层面的证据；同时，现有针对数据依赖型采集（DDA）和数据非依赖型采集（DIA）的工作流程在数据库策略上存在分化。我们提出了 MetaPilot，这是一种具有基因组感知能力的工作流程，利用保守标志蛋白证据对来自 MGnify 目录的候选基因组进行排序，并构建自适应的、样本特异性的搜索空间。

将 MetaPilot 应用于已知组成混合物和粪便样本的配对 DDA/DIA 数据集后发现，MetaPilot 能够根据群落复杂度调整基因组选择，在重现已发表肽段证据的同时扩展可检测的肽段空间。在对 Orbitrap 人类肠道 DIA 数据进行不依赖 DDA 的重新分析中，MetaPilot 识别出的肽段数量比已发表的 DDA 衍生谱库多 24.4%，比匹配的 DDA 辅助 DIA 搜索多 2.06 倍。在 timsTOF DIA-PASEF 小鼠肠道数据上，其性能较 uMetaP 提高了 41.8~119.7%，且无需 DDA-PASEF 输入即可实现基因组分辨的功能解析。

📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.06.12.728088v1?rss=1

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