Improving Phosphoproteomics Profiling Using Data-Independent Mass Spectrometry

磷酸蛋白质组学 磷酸肽 质谱法 仿形(计算机编程) 计算生物学 计算机科学 化学 蛋白质组学 数据挖掘 色谱法 蛋白质磷酸化 生物 生物化学 磷酸化 蛋白激酶A 操作系统 基因
作者
Aparna Srinivasan,Justin Sing,Anne‐Claude Gingras,Hannes Röst
出处
期刊:Journal of Proteome Research [American Chemical Society]
卷期号:21 (8): 1789-1799 被引量:16
标识
DOI:10.1021/acs.jproteome.2c00172
摘要

Mass spectrometry-based profiling of the phosphoproteome is a powerful method of identifying phosphorylation events at a systems level. Most phosphoproteomics studies have used data-dependent acquisition (DDA) mass spectrometry as their method of choice. In this Perspective, we review some recent studies benchmarking DDA and DIA methods for phosphoproteomics and discuss data analysis options for DIA phosphoproteomics. In order to evaluate the impact of data-dependent and data-independent acquisition (DIA) on identification and quantification, we analyze a previously published phosphopeptide-enriched data set consisting of 10 replicates acquired by DDA and DIA each. We find that though more unique identifications are made in DDA data, phosphopeptides are identified more consistently across replicates in DIA. We further discuss the challenges of identifying chromatographically coeluting phosphopeptide isomers and investigate the impact on reproducibility of identifying high-confidence site-localized phosphopeptides in replicates.
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