蛋白质组的DDA和DIA数据采集模式区分

前言

小伙伴们，大家好！在蛋白质组研究中，DDA（Data Dependent Acquisition，数据依赖采集）和DIA（Data-independent Acquisition，数据非依赖性采集）是质谱分析中两种不同的数据采集方法，它们在蛋白质组学和其他生物分析领域中有着不同的应用。可能大家会有点困惑，二者究竟有哪些区别呢？今天，就让小编带大家详细了解一下吧～

一、DDA模式操作原理

DDA模式下，质谱根据离子化的肽段母离子的强度，选择TopN个（一般20~40）强度最高的离子进入二级质谱，进行进一步碎裂，然后经过与蛋白质数据库对比，来鉴定蛋白质。这种方法无疑丢失了大量有用的肽段母离子信息。

此外，经过二级碎裂的二级谱图，在后期使用软件鉴定中也仅有少量谱图得到解析（约30%~50%），大部分谱图依然得不到有效利用。由于质谱选择离子的随机性，造成鉴定的重复度较低。又由于空间电荷的存在，大大限制了分析的动态范围，因而无法解析一些重要的低丰度蛋白。

图1 DDA（数据依赖采集）模式下的质谱分析流程

二、DIA模式操作原理

DIA ( Data independent acquisition ）定量蛋白组学技术是近年发展起来的一种新的非依赖性采集定量技术， 其二级离子碎裂不依赖于一级碎裂的结果。而是根据质荷比把质谱扫描范围分成若干个窗口，对每个窗口中所有的母离子碎裂并检测，采集所有肽段离子的二级谱图信息进行蛋白质定性和定量。

DIA技术具有全景式扫描、数据可回溯等优势。相对于DDA，DIA模式的数据采集随机性更低，具有全景扫描、定量准确性高、数据利用度高等优势。新兴的4D-DIA蛋白质组学在3D蛋白质组学（保留时间、 质荷比、离子强度）基础上，增加了离子淌度这一维度，使结果更准确。DIA技术的这些创新特点使其被Nature Methods杂志在2015年评为年度最受瞩目的技术之一。

图2 DIA（数据非依赖采集）模式下的质谱分析流程

三、DDA与DIA模式的区别总结

1. DDA更侧重于发现和鉴定，适合于探索性研究，可以发现新的或未知的化合物；而DIA更侧重于定量和验证，适合于大规模的生物标志物发现、蛋白质表达的定量分析以及需要高重复性和覆盖率的研究。

2. DDA可能错过低丰度的离子，而DIA提供了更全面的蛋白质组数据覆盖。

3. DDA数据处理相对简单，而DIA通常需要更复杂的数据处理和分析软件，如MaxQuant、Proteome Discoverer或Spectronaut，以处理和解释大量的MS/MS数据。

4. DDA对质谱仪的要求相对较低，大多数质谱仪都支持DDA模式；DIA可能需要更高级的质谱仪和更复杂的实验设计。

后续我们将为大家详细介绍适用DDA和DIA模式的不同蛋白质组学技术，敬请期待~