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PEAKS QC功能和蛋白變化趨勢設計結合實現最準確的TMT定量詳解

瀏覽次數:1450 發布日期:2024-3-12  來源:本站 僅供參考,謝絕轉載,否則責任自負
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蛋白質組學定量的假陽性變化限制了其在揭示生物機制方面的有效性,因此影響了蛋白質組學技術在制藥行業的應用,而不僅僅是學術研究領域。本研究即從解決LC-MS/MS數據采集過程中引起的變化出發,尋求消除定量假陽性的最佳方案。首先確定了影響重現性的兩個主要因素,包括肽段的豐度和unique peptide的數量。豐度低且只有一條unique peptide時,很容易產生較高的變異系數(CV),導致定量不準確。然而樣品中多肽的豐度是不可調節的,簡單地將unique peptide為1的蛋白剔除也不是很合理。因此,本研究使用PEAKS TMT Quality Control功能來計算技術重復間的CV,并將其用于定量前的PSM質量評估。QC-plex顯著降低了定量的假陽性,但仍然存在隨機的假陽性結果。因此,本研究又提出了Trend-design方案,以跟蹤多個節點的蛋白變化趨勢,并得到了不同效價和劑量的分子實驗的證實。QC-plexTrend-design結合使用,可以達到最準確的TMT定量效果,實現蛋白質組學解鎖生物機制的深度應用。

本論文的數據分析工作由Bioinformatics Solutions Inc.PEAKS Studio團隊協助完成,成果已發表于J. Am. Soc. Mass Spectrom[1]。

 
QC-plex實驗設計
4份野生型小鼠腦組織蛋白酶切肽段,按照0.81:1:1:0.81比例分別標記TMT10plex127N、128N、129N130N,所產生的質譜數據使用PEAKS Studio完成分析,PSMProtein groupFDR均設置為1%,共得到75997 PSMs,46313 peptides,6776 protein groups,7477 proteins。同時,用PEAKS獨有的Quality Control功能可以計算每一個PSMCV值,結果如圖1和表1,表明在蛋白質組學數據中,樣本量越低,越容易產生更高的CVs

圖1 兩組QC-plexCV值分布

表1 不同QC設置的定量蛋白統計

 
QC-plex定量準確性測試
在PEAKS軟件的TMT方法設置界面,可以添加Quality Control Replicate Channels,默認CV范圍為≤30%(圖2)。圖3A-D中,紫色區域表示定量的假陽性結果,對比四種QC的設置方式可以看出,QC-plex越多,假陽性的定量就越少。
 

圖2 PEAKS設置TMT Quality Control

圖3 QC-plex對定量假陽性的過濾


 定量準確性與CV、unique peptides數量的關系 
在表2中,進一步從unique peptide數量和CV方面比較了蛋白的定量準確性。當不使用QC-plex時,定量假陽性(Q<0.57 or >1.05)的蛋白有89個,分別設置QC-0.81、QC-1和QC-0.81&1后,定量假陽性的蛋白分別減少為77、24和15,并且也能看出unique peptide數量越少,越容易產生更高的CV,在應用了QC-plex后,即使unique peptide為1的蛋白,CV值也都在30%以下。

表2 不同QC設置的蛋白數統計

蛋白趨勢變化實驗設計
雖然上述實驗驗證了PEAKS QC功能對豐度較低且unique peptide數量少的蛋白定量的校正效果,但實際上,我們很難改變復雜生物學樣本中提取出來的蛋白豐度,因此本研究又設計了圖4所示的趨勢變化實驗(Trend design)的方案,從另一個角度實現TMT定量準確性的判斷。該方案共包含5組小鼠:野生型小鼠組(WT)、無處理基因敲除小鼠組(non-Treated)、低劑量低親和力分子處理基因敲除小鼠組(LowAffinity_LowDose)、低劑量高親和力分子處理基因敲除小鼠組(HighAffinity_LowDose)、高劑量高親和力分子處理基因敲除小鼠組(HighAffinity_HighDose),每組肽段使用不同channel的TMT試劑標記,然后等量混合進行質譜檢測。

圖4 不同分子親和力富集及劑量差異設計

基于PEAKS的定量結果,篩選non-Treated/WT倍數變化大于2的蛋白進行所有組別的比較。如圖5所示,隨著藥物分子親和力和劑量的增加,基因敲除小鼠的差異表達蛋白逐漸接近野生型小鼠,這符合實驗預期,證明了定量的準確性。

圖5 不同處理組之間蛋白表達量的倍數變化
 
 
總結
影響蛋白定量準確性的兩個主要因素,一個是豐度低,一個是unique peptide數量過少,但我們并不能改變未知樣品中存在的這兩個客觀問題,因此建議在實驗過程中盡可能多做一些重復,通過QC-plex來計算CV,從而檢驗重現性。此外,結合Trend-design,可以達到最準確的TMT定量效果(圖6)。
圖6 實現最準確的蛋白質組學TMT定量的最佳方案
 
參考文獻
1. Xianyin Lai, Guihong Qi, Chris Kovach, Yaming Wang, Isaiah Clark, Keyue Chen, Zhixiang Yang, Nick Babb, Forest Andrews, Ross Fellows, Baozhen Shan, Weiwu Chen, Tom Yang, and Wenting Li. Journal of the American Society for Mass Spectrometry . DOI: 10.1021/jasms.3c00346.
 

 

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