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數據非依賴采集（Data-Independent Acquisition, DIA）是當前 zui熱門的質譜采集技術之一，它以非目標的方式將質量范圍 分為若干窗口，依次并循環采集窗口內所有母離子的二級碎片 [1,2]。DIA 與 SRM 類似，也是基于子離子（transition）定量， 相比傳統蛋白質組學定量方法具有更好的選擇性和更高的準確 度。然而，目前DIA在翻譯后修飾分析上仍有較大瓶頸。DIA 依賴于 DDA 建立譜圖庫，而 DDA 數據在搜庫鑒定時，修飾 位點定位錯誤的概率較高，特別是磷酸化修飾發生在常見的 S/T/Y 上，若肽段含有 2 個或以上位置接近的 S/T/Y，位點就 容易找錯。將含有錯誤位點信息的鑒定結果作為譜圖庫，就會 導致翻譯后修飾 DIA 解析結果的不可靠[3]。因此，DIA 尚難用 于大規模的翻譯后修飾樣本分析。 針對修飾位點的打分算法使修飾位點的定位更加準確，Proteome Discoverer 軟件中整合的 phosphoRS/ptmRS 模塊[4]和 MaxQuant 軟件的算法[5]都可以實現位點可信度（Site Probability）的計算， 從而獲得可靠的位點定位信息。本文基于上述軟件對翻譯后修 飾 DDA 數據進行位點可信度分析，篩選具有準確位點定位的譜 圖建立譜圖庫，導入 Skyline 軟件，進而實現可靠的翻譯后修飾 DIA 解析。將該流程應用于磷酸化樣本 DIA 數據分析，成功提取 6401 條高可信度的磷酸化肽段（Q < 0.01），占譜圖庫肽段總數 的 98.4%，其中可用于準確定量的肽段（CV < 20%）占 86.9%， 有效解決了翻譯后修飾 DIA 定量的難題。

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