최근에 아주 흥미로운 논문을 읽었습니다. 제목이 아주 핫 한것 같습니다. 한번 분석으로 10K 단백질을 검출한다는 논문입니다. 물론 이전 같으면 일단 의심부터 하게 되었을텐데 요즘 장비의 기술을 생각하면 불가능한것도 아닙니다.
하지만 보통 검출되는 숫자보다 많을 경우 실험방법에서 뭔가 특별한것이 있는 경우가 많습니다. 예를 들면 아주 작은 사이즈의 C18 을 사용하였거나 아주 긴 컬럼을 사용한 경우입니다.
이 논문에서는 어떠한 특별한 기술이 있는지 궁금하여 읽어보았습니다. 논문의 실험방법을 보니 단백질이 가장 많이 검출될수 있는 조건을 비교한후 정하였습니다. 4Da isolation window, m/z 500-740 구간을 사용하였고 FAIMS의 경우 한개의 값 (-45V)를 사용하였습니다. FAIMS의 Innter & outer temperature도 최적화 하였습니다. 차후 실험조건을 확립하는데 아주 유용할것 같습니다.
시스템은 기존의 장비셋팅과 특별히 차이나는것은 없었지만 저자가 일본인이라 그런지 사용된 재료들인 일본제품들이 많습니다.
보통 m/z 400-1000 정도 구간에서 DIA를 수행합니다. 하지만 더 좁은 구간을 사용하게 되면 펩타이드의 수는 감소하겠지만 단백질의 수는 큰 변함이 없는것 같습니다. 오히려 구간을 줄이고 좁은 isolation window (4Da)를 사용함으로써 검출수를 더 증가시킬수 있는듯합니다. 해당 DIA에 해당하는 raw파일을 다운받아서 직접 Spectronaut16으로 분석을 해보았습니다.
하지만 한가지 제가 궁금한점은 단백질 갯수 보다는 과연 정량분석에 적합한 Data point가 나올수 있느냐 입니다. Spectronaut 16에서 검색된 결과를 확인해보니 아래와 같이 평균 3이 나왔습니다.
물론 검색엔진에 따라 이 값이 달라질수 있을듯합니다. 개인적으로 저는 평균 8이상의 data point를 가질수 있도록 조건을 확립합니다. 아마 Data point를 희생하게 되면 더 많은 수가 검출이 되겠지만 정량성 면에서는 좋지 않을수도 있습니다. 이 논문에서는 Data point를 8 이상으로 나올수 있게 조건을 정하였으면 아마 검출수는 약간 줄어들지 않았을까 조심스럽게 예상해봅니다. 아무튼 새로운것을 많이 알게해준 논문입니다.
'프로테오믹스(단백체학)' 카테고리의 다른 글
TMT labeling시 pH조건의 중요성 (0) | 2022.10.09 |
---|---|
Spectronaut 16의 Extension Library Runs 사용시 중요한 팁 (0) | 2022.09.27 |
Protein Extraction을 위한 Buffer 선택 (0) | 2022.09.13 |
INFERYS를 이용한 Spectra-library 생성과 MSPep search (0) | 2022.09.11 |
Orbitrap Eclipse Deep cleaning (0) | 2022.09.09 |
댓글