近日，上海科技大学iHuman研究所、生命科学与技术学院水雯箐课题组在《分析化学》（Analytical Chemistry）上发表题为“Evaluating DIA LiP-MS Analysis Workflows with a Hybrid LiP Proteome Benchmark”的研究论文。团队构建了包含超过17万条限制性蛋白水解肽段的混合蛋白质组基准数据集，系统评估并优化了七种数据非依赖采集限制性酶切-质谱（DIA LiP-MS）的数据处理与统计分析流程，并与上海易算生物科技有限公司合作开发出了专用数据分析平台DIA-LiPQuan。该研究为基于结构蛋白质组学的蛋白质构象解析与小分子靶标鉴定提供了系统的生信分析流程与新工具。
限制性酶切-质谱（LiP-MS）目前已应用于药物靶点鉴定、疾病标志物发现和蛋白质相互作用研究。与常规蛋白质组学不同，LiP-MS会产生大量半酶切肽段，显著扩大数据检索空间并增加分析复杂度。不同研究采用的数据处理和统计分析方法尚不统一，影响了LiP-MS实验结果的可比性及其生物学阐释。
针对这一问题，研究团队以人源细胞膜LiP蛋白质组为研究对象，建立了组成和混合比例已知的双物种样本体系（图1）。该数据集共鉴定到170,400条序列独特的LiP肽段，包括83,044条完全酶切肽段和87,356条半酶切肽段，可用于综合评估组学鉴定深度、定量准确性、假阳性率及差异肽段等分析性能。
图1. DIA LiP-MS实验设计及分析流程
研究团队进一步比较了DIA-NN和Spectronaut两种DIA数据检索软件，并结合不同实验谱图库或预测谱图库，系统评估了七种分析流程。基于此，团队进一步开发了开源分析平台DIA-LiPQuan。该平台兼容DIA-NN和Spectronaut输出结果，可实现从前体离子、肽段、蛋白酶切割位点到蛋白质层面的定量和统计分析，并提供了Python软件包和网页端操作界面。
为验证优化流程的实际应用效果，研究人员重新分析了腺苷A2A受体结合激动剂前后的构象变化，以及激酶抑制剂在全细胞水平上的药物靶点数据。结果表明，该基于预测谱图库的LiP-MS流程能够更全面地解析蛋白质局部构象变化，并对药物靶点的识别展现出优异的灵敏度和特异性。
综上，该工作建立了高质量的DIA LiP-MS数据集，开发了专用数据分析平台DIA-LiPQuan，为LiP-MS数据处理、统计参数选择及结果评价等提供了实用指南，有助于推动该技术在结构蛋白质组学和药物发现中的应用。
上海科技大学iHuman研究所高级工程师李珊珊为论文第一作者与共同通讯作者，iHuman研究所/生命科学与技术学院2026届博士研究生袁诗嘉为论文共同第一作者，iHuman研究所/生命科学与技术学院水雯箐教授为共同通讯作者。上海易算生物科技有限公司的沈诚频、刘和斌也为在线平台的开发作出重要贡献。上海科技大学为第一完成单位。
沪公网安备 31011502006855号