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癌癥Moonshot計劃啟動后，出現了許多精準醫學項目，該計劃旨在通過改善早期發現，患者分類以及監測治療效果和復發來增強癌癥患者的管理，從而加速癌癥研究。有關蛋白質型的信息，定義為蛋白質組的實際狀態，其數量，時間和空間的表達以及與基因型的相關性（所謂的蛋白質組學），將大大增加我們對包括癌癥在內的各種人類疾病的理解。在這一過程中，迫切需要一種質譜分析策略，以提供可靠且可重現的定量數據。
Orbitrap已經成為蛋白質組學實驗室的金標準，賽默飛高級產品經理軒玥博士聯合多個實驗室瞄準數據非依賴性質譜采集（Data-independent acquisition，DIA）的非標記定量蛋白質組方法，用于支持精準醫學的高通量臨床蛋白質組學分析。作者首先建立了高通量、簡化的HRMS1-DIA工作流程，該工作流程在隨后的11個實驗室中連續7天測試和集中的數據處理；開發了一種質量控制（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。
簡化的HRMS1-DIA工作流程進行數據采集和分析
?鑒定QC:
PierceTM Hela Protein Digest Standard
?定量QC:
Sample A(20%E.coli,15%Yeast和65%Hela),
Sample B(4%E.coli,30%Yeast和65%Hela)
?色譜條件:
ES806(Acclaim PepMap RSLC C18, 2 µm,100 Å,150 µm i.d. × 150 mm),
60min色譜梯度，流速1.2µL/min
?質譜:QEHF
?DIA數據采集方法:
HRMS1-DIA，1個cycle包括3個R120K MS1掃描，每個MS1掃描之間穿插18個15 Da 隔離窗口的R30K DIA MS / MS掃描（總共54個DIA MS/MS掃描）。高分辨的一級用于定量分析，二級用于肽段鑒定。此處采用的HRMS1-DIA方法中，MS1掃描周期速率（1.7s）與MS2循環時間無關，可確保有足夠數量MS1掃描的數量保證定量的重現性。相比之下，MS2采集時設置相對較窄15Da的隔離窗口，能夠大限度的提高肽檢測效率。
?數據分析:
11個實驗室的數據統一上傳至Thermo Cloud云平臺，SpectronautTM軟件提取DIA色譜峰。
HRMS1-DIA實驗流程（點擊查看大圖）
鑒定QC質控標準
每個實驗室根據鑒定QC進行系統質控，作者提出了多個質控的指標，蛋白質組學實驗室可以作為參考，包括色譜的峰寬、MS1和MS2采集的點數、Precursor和蛋白數目以及定量的CV。只有符合QC相應的指標才能繼續實驗。如果不滿足條件，需要排查是色譜問題還是質譜問題。
定量QC的質控
定量QC的目的是考察HRMS1-DIA定量流程的準確性，SampleA/B中Hela的理論比例是1:1，Yeast是1:2，E.coli是4:1。作者提出了兩種方法對定量QC進行質控：
（1）定量真實比值與理論比值的偏差，不超過25%；
（2）定量的重現性，CV小于25%。
HRMS1-DIA的重現性
Sample A和Sample B在11個實驗室進行7天的數據采集，一共產生了240個DIA數據，共鑒定超過7600個蛋白，其中4000個人蛋白，2000個酵母蛋白以及400個E.coli蛋白。首先看單個實驗室7天內定量的重現性，平均每個實驗室每天均可以分別定量超過6500個蛋白；然后看實驗室間的重現性，5784個蛋白被每個實驗室定量到，4564個蛋白被每個實驗室每天定量到。
HRMS1-DIA定量的重現性。（a）每個實驗室平均定量到的蛋白，共定量的蛋白，共同定量到的蛋白數目和百分比；（b）各個實驗室組合中共同定量的蛋白質數量。（點擊查看大圖）
如何獲取HRMS1-DIA方法？
點擊文末左下角閱讀原文，可查看本實驗HRMS1-DIA全部的方法，包括色譜、質譜和數據分析方法，有興趣的老師可以查閱。文章中使用的液相色譜、液相色譜柱等備件我們已經做成了相應的貨號，可以和當地銷售聯系。
詳細HRMS1-DIA方法
HRMS1-DIA工作流助力精準醫學轉化研究（上）
HRMS1-DIA工作流助力精準醫學轉化研究（下）
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