蛋白質組學中的數據獨立采集（Data-Independent Acquisition, DIA）是一種質譜技術，用于高通量、高深度地分析復雜生物樣本中的蛋白質組。它與傳統的數據依賴采集（Data Dependent Acquisition, DDA）方法相比，提供了更全面和可重復的蛋白質組分析。DIA技術在進行蛋白質組分析時，不依賴于預先設定的目標蛋白質或肽段，而是系統地掃描所有可能的質荷比(m/z)范圍，從而捕獲樣本中盡可能多的蛋白質信息。DIA數據分析的核心步驟和挑戰包括：

1.數據采集：

在DIA模式下，質譜儀會系統地掃描所有質量范圍，而不是僅分析預先選定的前體離子（像在數據依賴采集DDA中）。

這種方法產生的數據包含了樣本中所有肽段的信息，而不是只有最豐度的肽段。

2.肽段和蛋白質鑒定：

使用專門的軟件和算法處理DIA數據，比如Spectronaut、Skyline或MaxQuant，以識別和定量肽段和蛋白質。

這通常涉及與蛋白質或肽段數據庫的匹配，以及使用復雜的信號處理技術。

3.數據去噪和處理：

DIA數據因其高復雜度，需要有效的去噪和數據處理策略，以提取有意義的生物信息。

包括信號強度的校準、峰識別、對齊以及定量分析。

4.生物信息學分析：

分析所鑒定和定量的蛋白質和肽段，以揭示生物學過程、病理機制或疾病標志物。

包括功能注釋、通路分析、蛋白質相互作用網絡的構建等。

5.統計分析：

進行統計分析以確定蛋白質表達的顯著變化，這對于疾病研究和生物標志物的鑒定尤為重要。

圖1.DIA定量蛋白質組學

DIA技術在蛋白質組學中提供了一種強大的工具，它允許對樣品進行更全面和深入的分析，但同時也需要高級的分析方法和算法來處理和解釋數據。