DIA与DDA有何不同？一文看懂两大蛋白质组学技术

在蛋白质组学研究中，质谱技术是揭示细胞内蛋白质种类、丰度变化和翻译后修饰的核心工具。特别是基于液相色谱-串联质谱（LC-MS/MS）的分析方法，已广泛应用于基础研究、临床研究、生物标志物发现等多个领域。其中，DDA（Data-Dependent Acquisition，数据依赖采集）和DIA（Data-Independent Acquisition，数据非依赖采集）是目前最主流的两种质谱数据采集模式。虽然它们在操作流程上都以LC-MS/MS为基础，但在数据获取策略、信息覆盖率、定量精度及数据重现性等方面存在显著差异。

 

一、什么是DDA？

DDA是一种“点对点”采集策略。在LC-MS/MS分析过程中，质谱仪先进行一次全扫描（MS1），检测出所有可离子化的前体离子，然后根据其强度从中选择最强的若干个离子（通常为Top N）进行碎裂（MS2）并采集其碎片信息。这种选择性碎裂的方式意味着质谱仪的“注意力”主要集中在高丰度离子上，而低丰度离子往往会被忽略。

📌DDA的优势：

• 鉴定深度高：尤其适用于复杂样本中的蛋白质鉴定，能够实现对上千种蛋白质的高通量识别；

• 数据质量清晰：由于每次仅碎裂少数离子，MS2谱图背景干扰较少，便于人工或软件识别。

📌DDA的局限：

• 重复性差：由于MS2选择具有随机性，不同实验中即使是同一样本也可能选择不同离子，导致数据一致性较差；

• 对低丰度蛋白不友好：高丰度离子优先被采集，低丰度成分常常遗漏，限制了其在定量分析中的表现；

• 数据缺失严重：在多组学数据分析中，蛋白质/肽段缺失值较多，影响统计学分析的准确性。

 

二、什么是DIA？

DIA是一种“面面俱到”的数据采集方式，其基本思想是将整个m/z范围分成若干窗口（如8~25Da），然后对每个窗口内的所有前体离子同时碎裂并采集MS2数据。换句话说，不再依赖于前体离子的强度筛选，而是对样本中所有可检测的离子群体进行无差别的全面扫描。

📌DIA的优势：

• 数据重现性高：由于所有离子都被系统性采集，不依赖于实时信号强度，实验之间的一致性显著提升；

• 低丰度蛋白识别能力强：即使是信号较弱的肽段，也有可能进入分析流程；

• 适合大规模定量：特别适用于临床研究和队列样本分析，能最大程度减少缺失值；

• 支持回溯分析：只要构建了合适的光谱库，后期可以从原始数据中回溯检测感兴趣的目标肽段或蛋白。

📌DIA的挑战：

• 数据复杂度高：由于多个前体同时碎裂，MS2谱图重叠严重，解析难度大；

• 对软件依赖度高：需要先进的算法（如Spectronaut、DIA-NN、OpenSWATH）来实现高准确率的鉴定与定量；

• 光谱库建设成本高：高质量DIA分析通常依赖于预先构建的DDA光谱库，尤其在非模式物种或新研究体系中，构库过程繁琐。

 

三、DIA与DDA的核心差异对比解析

从技术本质来看，DDA与DIA的核心差异在于：是否对前体离子进行选择性碎裂。DDA基于实时信号强度进行决策，是一种“有偏选择”；而DIA则是不加选择的全面扫描，具有高度的系统性。

从数据获取策略出发，两者的典型表现如下：

• 信息覆盖率：DIA > DDA，DIA能更全面采集低丰度成分；

• 数据一致性：DIA优于DDA，适合大规模队列研究；

• 操作简便性：DDA较为成熟且对仪器参数依赖性小；

• 定量准确度：DIA具有更优的线性范围与动态响应；

• 数据处理需求：DIA需更高性能的计算平台及专业分析软件。

 

四、适用场景的技术选择建议

常见研究场景与推荐技术路径：

✅初步探索性研究或新物种蛋白组建库：

建议优先采用DDA，其高质量MS2谱图便于构建光谱库，提升后续DIA分析效率。

✅临床样本队列、大规模差异蛋白定量：

推荐使用DIA，其高重复性和低缺失率非常适合统计学分析与生物标志物筛选。

✅复杂蛋白互作网络分析（如免疫沉淀质谱）：

DDA由于特异性强、噪音低，更利于高置信度的肽段识别，适用于蛋白互作研究。

✅定量验证与生物标志物验证研究：

DIA结合PRM/MRM等验证方法，可实现从发现到验证的无缝衔接。

 

无论是选择DDA还是DIA，核心在于明确研究目标与资源条件，进而合理规划实验路径。DDA适用于光谱库建设和高置信度初筛，而DIA则更适合大样本、定量为主的深度研究。建议科研人员在实验设计阶段就充分评估样本量、目标蛋白表达范围和数据处理能力，制定最匹配的质谱策略。百泰派克生物科技专注于前沿蛋白组学与代谢组解决方案，提供DIA定量蛋白质组学服务，助力每一项生命科学探索更进一步。

 

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