DIA-MS蛋白质组数据如何赋能多组学整合研究？

多组学整合分析（multi-omics）是当前系统生物学、精准医学和转化研究的核心趋势之一。它通过联通不同分子层级（如转录组、蛋白质组、代谢组、表观组等）数据，刻画生物体系从基因表达到表型形成的全景图谱。而在众多组学中，蛋白质组学是功能执行的核心层，具有不可替代的生物学价值。

 

近年来，随着DIA-MS（Data-Independent Acquisition Mass Spectrometry）数据非依赖采集质谱技术的成熟，蛋白质组学不仅在数据覆盖度和定量稳定性上取得突破，更成为支撑多组学协同分析的关键基础。本篇文章将从技术逻辑、应用场景、数据整合策略出发，深入解析DIA-MS如何助力多组学研究，推进生命科学从“单点观察”迈向“网络理解”。

 

一、为什么选择DIA-MS作为多组学整合分析中的蛋白数据来源？

在多组学整合研究中，数据可比性、覆盖度和定量一致性是实现跨组学整合的基础。DIA-MS凭借其技术特性，在多个维度上显著优于DDA蛋白组策略：

1、高通量、高重现性

DIA-MS使用系统化的分窗采集策略，确保每个样本中均能获得类似的碎裂信息。这种采集一致性对于样本数量较大的多组学研究尤为重要。

（1）每个样本中可稳定定量数千个蛋白；

（2）实验间CV值显著低于DDA，适用于临床或动物队列；

（3）支持TMT-DIA等多样本标签化策略，提升定量通量。

 

2、高覆盖率：提升信息层级的互补性

DIA技术结合项目级谱图库与深度算法优化，可稳定定量6000–9000个蛋白，显著扩展蛋白组的通路维度与调控层级信息，在以下场景中尤为关键：

（1）信号通路解析（PI3K/Akt、MAPK等）；

（2）代谢酶表达与代谢物路径建模；

（3）免疫细胞标志物表达模式刻画。

 

3、可追溯性：实现数据资产的长期复用

DIA数据保存了全谱碎片信息，具备极强的数据再分析与跨项目应用能力。在多组学研究中，往往随着转录组/代谢组数据的更新，DIA蛋白数据可被重新挖掘、补充验证，提升项目生命周期内的价值密度。

 

二、 如何将DIA蛋白质组数据与其他组学整合分析？ 

多组学整合并非简单的数据拼接，而需在多个维度（时间、组织、通路、功能、统计结构）实现有效协同。以下介绍DIA蛋白质组数据如何与主流组学类型联通与建模。

1、蛋白组 × 转录组

RNA-seq揭示基因表达潜力，而DIA蛋白质组反映功能执行情况。两者整合可分析：

（1）mRNA-蛋白表达一致性分析：识别转录后调控机制，如翻译效率变化、蛋白稳定性调控；

（2）共表达网络构建（WGCNA）：找出在两组学中协同变化的关键模块；

（3）功能富集整合：观察mRNA与蛋白在GO/KEGG通路层级的一致或分歧，揭示调控节点。

 

2、蛋白组 × 代谢组

蛋白质是代谢过程的催化核心，DIA-MS定量的酶类蛋白与代谢组中产物变化可构建“酶-底物”通路链路：

（1）酶-代谢物配对分析：探索代谢物水平变化是否由关键酶表达驱动；

（2）通路活动评分（Pathway Activity Score）：将蛋白和代谢物映射至统一通路，评估其整体激活或抑制趋势；

（3）机制溯源分析：利用代谢流变化追溯至蛋白调控，从而构建因果推断模型。

 

3、蛋白组 × 表观组/单细胞组

随着ChIP-seq、ATAC-seq、scRNA-seq等高通量技术的成熟，DIA-MS蛋白质组数据需支持与跨分辨率数据整合：

 （1） 分群蛋白表达验证：利用bulk蛋白数据验证scRNA分型；

 （2） 组蛋白修饰蛋白定量：结合修饰组蛋白富集与定量；

 （3） 转录因子–靶蛋白–功能酶三层调控联建：实现调控因子的多维功能重构。

 

三、 如何用好DIA蛋白质组数据开展整合分析？ 

1、基于通路的共富集分析（Pathway-based integration）

• 适用于RNA/protein/metabolite间功能通路映射；

• 使用GO/KEGG/Reactome等数据库统一通路维度；

• 比较不同组学中显著富集的功能模块是否一致。

 

2、多组学网络融合分析（Multi-omics Network Modeling）

• 以DIA定量蛋白为“信号枢纽”，连接上游TF与下游代谢通路；

• 使用Cytoscape、STRING、OmicsNet等工具构建网络；

• 挖掘跨组学关键节点（如 hub gene/protein/enzyme）。

 

3、多组学共表达与潜变量建模（WGCNA, MOFA, DIABLO）

• WGCNA（加权共表达网络分析）：识别组间一致调控模块；

• MOFA（Multi-Omics Factor Analysis）：降维提取潜变量因子；

• DIABLO：建构跨组学关联维度的预测模型（尤其适用于分型与分类研究）。

 

四、百泰派克生物科技如何支持DIA-MS多组学整合研究？

百泰派克生物科技在DIA蛋白质组学与多组学整合分析方向构建了技术+算法+生信服务的一体化平台，具备以下特色：

1、 多平台蛋白数据生成能力

• Thermo Orbitrap Exploris 480：高分辨DIA采集，支持大队列；

• Bruker timsTOF diaPASEF：四维分离，适合深度蛋白组谱绘制；

• 多种富集策略：支持与磷酸化、乙酰化、糖基化等修饰组学整合。

 

2、生信交付标准化

• 提供DIA+RNA-seq/代谢组联合分析框架；

• 支持主成分分析、网络分析、模型预测；

• 可按项目交付整合图表、方法、摘要内容。

 

3、科研成果导向支持

• 协助客户进行课题设计与组学匹配方案制定；

• 输出符合投稿格式的图表与数据说明；

• 提供SCI数据包、摘要撰写建议等转化工具。

 

多组学研究的核心，不仅在于“数据融合”，更在于“机制协同”。DIA-MS技术所生成的高质量蛋白质组数据，凭借其系统性、可重复性和结构完整性，正在成为整合转录、代谢、表观等组学信息的枢纽平台。百泰派克生物科技将继续以DIA蛋白组平台为基础，联动多组学平台和算法团队，为您提供贯通从机制假说到生物学发现的整合研究解决方案。

 

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