XevoG2SQTof和TransOmics:LC／MS差異組學分析系統（二）

此外，TOIML還便于科學家將分析結果與其它組學數據關聯，或為諸如EZinfo的獨立統計軟件包提供輸入數據。下游生物信息學(即Umetrics軟件)的結果可重新導入分析實驗中，以將所有化合物數據合并為單個表格以供審查或分享。

圖2. TOIML化合物鑒定頁面。

圖3. 鎮痛標準品的歸一化豐度分析。

在蛋白質組學實驗中，分析了兩個10 ng大腸桿菌樣品的三個重復樣，分別加入了牛血清白蛋白(BSA)、乙醇脫氫酶(ADH)，烯醇酶和糖原磷酸化酶B。第一個樣品(混合物1)中的加標蛋白質的柱上進樣量均為1飛摩爾，而第二個樣品(混合物2)中的加標蛋白質柱上進樣量分別為8、1、2和0.5飛摩爾。

因此，額定預期比值(混合物2:混合物1)應為8:1、1:1、2:1和0.5:1。在本研究中，使用nanoAC-QUITY UPLC系統結合Xevo G2-S QTof，在LC/MS^E采集模式下對肽進行分離和分析。采用用于蛋白組學的TransOmics (TOIP)以及含有加標蛋白質序列信息的種屬特異性數據庫進行處理、搜索和定量。

TOIP流程包括以下步驟：
1. 導入原始的MS^E連續數據集(每個樣品有三個技術重復樣)
2. 峰對齊，糾正不同分析運行間的保留時間偏移
3. 色譜峰歸一化，以便在不同樣品運行間進行比較
4. 色譜峰檢測(峰選擇)
5. 利用集成數據庫搜索算法鑒定蛋白質和肽
6. 多變量統計分析
7. 絕對和相對定量

TOIP提供了與TOIML相同的多變量分析工具。圖4顯示了所檢測特征的PCA示例，即電荷態組。可明顯看出，特征主要聚集在技術重復水平。其中一種加標蛋白質消化物的肽定性鑒定結果示于圖5中，該蛋白質中鑒定出的所有肽的歸一化表達譜如圖6所示。對后者的定量精確度類型進行了確證，此類型可通過無標記MS研究及基于LC/MS^E的采集策略獲得。

圖5顯示了差異加標樣品中一個分析物的LC/MS^E采集的定性結果概覽。在本例中，BAS的柱上進樣量為8 fmol，而大腸桿菌消化物的量為10 ng。結果如圖6所示，展示了相關的相對定量結果。

圖4. 大腸桿菌中加入的混合物1(深藍色)和混合物2(淺藍色)的特征(電荷態組)PCA圖。

圖5. 大腸桿菌中加入的不同濃度牛血清白蛋白肽的定性LC/MS^E鑒定結果。順時針顯示的依次是鑒定相關指標(得分和誤差)、具體的輪廓線圖以及標注的產物離子譜圖。

圖6. 牛血清白蛋白中鑒定出的肽的定量分析。

結論
■TransOmics信息學軟件為多組學研究提供了一個簡單易用、可擴展的系統
■UPLC/MS^E(LC結合數據獨立型采集MS)可在單次實驗中提供全面的定性和定量數據集
■通過代謝物、脂質和蛋白質分析可快速獲取補充信息并進行關聯