如何结合 DDA 与 DIA 实现深度蛋白组覆盖？

在蛋白质组学研究中，实现更深度的蛋白组覆盖始终是核心目标之一。随着质谱技术的发展，数据依赖采集（DDA, Data-Dependent Acquisition）与数据独立采集（DIA, Data-Independent Acquisition）成为主流策略，各自拥有独特优势。近年来，结合 DDA 与 DIA 的混合策略逐渐成为提升定性深度与定量精度的理想选择。

一、DDA 与 DIA：各自优势与局限

1、数据依赖采集（DDA）

DDA 是传统蛋白组学实验中使用最广泛的方法。在 DDA 模式下，质谱仪先通过 MS1 扫描识别出强度最高的若干个母离子（通常是前 10~20 个），再进行 MS/MS 分析。

（1）优势：

• 获得的 MS/MS 谱图质量高，有利于高置信度肽段鉴定。

• 对于建立高质量的谱库具有重要意义。

（2）局限：

• 偏向富集高丰度蛋白，低丰度蛋白可能被遗漏。

• 数据重现性相对较差，不同批次间存在识别偏差。

2、数据独立采集（DIA）

DIA 则是一种系统性更强的采集策略。它通过将整个质量数范围划分为多个窗口，对每个窗口内所有离子同时进行碎裂，避免了选择偏差。

（1）优势：

• 定量结果高度可重现，适用于大规模样本研究。

• 可覆盖更多低丰度蛋白，实现更全面的蛋白组描绘。

（2）局限：

• 原始数据复杂，依赖高质量谱库进行解卷积和鉴定。

• 数据分析门槛相对较高，需配套专业软件和计算资源。

二、混合策略：DDA+DIA 的协同优势

将 DDA 与 DIA 相结合，通常指先通过 DDA 建立实验谱库，再基于该谱库进行 DIA 数据分析。这种策略已在多种研究中证明可显著提升蛋白组覆盖率与数据质量。

1、基于 DDA 建库，打牢识别基础

通过高重复度的 DDA 运行（可结合样本预富集、分级等策略），获取高质量的肽段 MS/MS 谱图，用于建立样本特异性的 reference spectral library。这个步骤决定了 DIA 数据分析的下限。

 

2、使用 DIA 获取高通量、可重现数据

有了稳定的谱库作为“锚点”，DIA 可以在复杂样本中获得高覆盖率、低缺失率的定量结果，尤其适用于组织异质性大、样本量多或低丰度蛋白研究的场景。

三、百泰派克生物科技：高质量 DDA + DIA 一站式解决方案

在百泰派克生物科技，我们将 DDA 与 DIA 有机整合，提供如下优势服务：

• 定制化 DDA 建库方案：结合项目特性设计分级策略，构建高深度谱库。

• 标准化 DIA 采集流程：使用 Orbitrap Exploris 480 等高分辨质谱平台，确保数据稳定性。

• 全流程数据分析支持：Spectronaut、DIA-NN 等主流软件平台并行分析，交付可溯源、可复现的蛋白定量结果。

无论是基础研究还是转化医学，百泰派克生物科技致力于为客户提供深度覆盖、高灵敏度的蛋白质组学数据，助力科学发现与产业应用。

通过科学整合 DDA 与 DIA 技术，研究人员不仅可以获得更全面的蛋白组定性信息，还能在定量准确性与重现性方面实现突破。随着质谱技术和算法工具的不断进步，DDA+DIA 联合策略将在更多复杂生物系统中展现强大潜力。百泰派克生物科技凭借多年的质谱平台经验与生命科学理解，为客户提供从实验设计到数据交付的全流程、一体化服务，特别是在 DDA+DIA 融合策略方面，形成了显著的技术优势。

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