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数据非依赖采集（DIA）质谱已成为蛋白质组学中进行全面翻译后修饰谱分析的强大方法，但在跨多个样本时，始终将肽型形式准确指派到相同色谱峰方面仍面临挑战。本研究引入了 STRIDE 以应对这一挑战，其通过实现动态规划比对并在不同运行之间传播独特离子特征信号来完成。我们使用一个合成磷酸肽稀释系列数据集对 STRIDE 进行了基准测试，结果表明，当要求同时满足正确位点定位和正确峰指派、且假阳性率为 5% 时，与 DIA-NN 相比，STRIDE 将假阴性率降低了 11.3 倍，即从 DIA-NN 的 68% 降至 STRIDE 的 6%。与基础版 OpenSWATH（IPF）相比，STRIDE 也表现出改进，在正确峰指派任务中将假阴性率从 14% 降至 6%。当应用于磷酸化富集的 U2OS 秋水仙碱数据集时，我们的方法在一个代表性定量矩阵中将缺失值比例从 38.6% 降至 15.2%，将秋水仙碱处理样本中高重复性磷酸肽检测数从 7,698 提高至 12,510，并鉴定出 5,431 个差异丰度磷酸肽，而 DIA-NN 仅鉴定出 2,588 个。这进一步增加了通过差异磷酸肽分析所恢复的富集通路数量，其中包括与有丝分裂阻滞、微管组织、染色质调控、RNA 加工和激酶信号传导相关的通路。最后，我们分析了赖氨酸乙酰化肽和糖肽富集的 DIA 数据集，在这些数据集中，STRIDE 提高了重复间完整检出率，减少了缺失定量值，并提高了位点特异性聚糖的重复性。综上，这些结果表明，STRIDE 通过降低假阴性率、实现一致的峰指派以及提供跨运行更完整的定量，提升了肽型形式蛋白质组学研究。
数据非依赖性采集（DIA）质谱已成为蛋白质组学中开展翻译后修饰全面谱分析的强有力方法，但在多个样本间将不同肽型（peptidoforms）稳定地指派到相同色谱峰方面仍面临挑战。本研究提出了 STRIDE，以应对这一挑战；其方法是实现动态规划比对，并在不同运行之间传播独特离子特征信号。我们使用一个合成磷酸肽稀释系列数据集对 STRIDE 进行了基准测试，结果表明：在要求同时满足正确位点定位和正确峰指派、且假阳性率为 5% 时，与 DIA-NN 相比，STRIDE 将假阴性率降低了 11.3 倍，即从 DIA-NN 的 68% 降至 STRIDE 的 6%。与基础版 OpenSWATH（IPF）相比，STRIDE 同样表现更优，在正确峰指派方面将假阴性率从 14% 降至 6%。当应用于磷酸化富集的 U2OS 诺考达唑数据集时，我们的方法在一个代表性定量矩阵中将缺失值从 38.6% 降至 15.2%，将诺考达唑处理样本中高重复性磷酸肽检测数从 7,698 提高到 12,510，并鉴定出 5,431 个差异丰度磷酸肽，而 DIA-NN 仅鉴定出 2,588 个。这进一步增加了通过差异磷酸肽分析所恢复的富集通路数量，其中包括与有丝分裂阻滞、微管组织、染色质调控、RNA 加工以及激酶信号传导相关的通路。最后，我们分析了赖氨酸乙酰化肽和糖肽富集的 DIA 数据集，在这些数据集中，STRIDE 提高了完整重复检测率，减少了缺失定量值，并提升了位点特异性聚糖的重复性。综上，这些结果表明，STRIDE 可通过降低假阴性率、实现一致的峰指派以及在不同运行间获得更完整的定量，从而提升不同肽型蛋白质组学研究的效果。
📄 原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.07.24.740615v1?rss=1
🏷️ DIA质谱 蛋白质组学 翻译后修饰 磷酸化位点定位 定量分析 算法开发