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A data-independent acquisition-based global phosphoproteomics system enables deep profiling

磷酸蛋白质组学 工作流程 计算机科学 计算生物学 仿形(计算机编程) 系统生物学 生物信息学 磷酸化 生物 蛋白质磷酸化 细胞生物学 数据库 蛋白激酶A 操作系统
作者
Reta Birhanu Kitata,Wai-Kok Choong,Chia-Feng Tsai,Pei-Yi Lin,Bo-Shiun Chen,Yun-Chien Chang,Alexey I. Nesvizhskii,Ting-Yi Sung,Yu‐Ju Chen
出处
期刊:Nature Communications [Springer Nature]
卷期号:12 (1) 被引量:69
标识
DOI:10.1038/s41467-021-22759-z
摘要

Abstract Phosphoproteomics can provide insights into cellular signaling dynamics. To achieve deep and robust quantitative phosphoproteomics profiling for minute amounts of sample, we here develop a global phosphoproteomics strategy based on data-independent acquisition (DIA) mass spectrometry and hybrid spectral libraries derived from data-dependent acquisition (DDA) and DIA data. Benchmarking the method using 166 synthetic phosphopeptides shows high sensitivity (<0.1 ng), accurate site localization and reproducible quantification (~5% median coefficient of variation). As a proof-of-concept, we use lung cancer cell lines and patient-derived tissue to construct a hybrid phosphoproteome spectral library covering 159,524 phosphopeptides (88,107 phosphosites). Based on this library, our single-shot streamlined DIA workflow quantifies 36,350 phosphosites (19,755 class 1) in cell line samples within two hours. Application to drug-resistant cells and patient-derived lung cancer tissues delineates site-specific phosphorylation events associated with resistance and tumor progression, showing that our workflow enables the characterization of phosphorylation signaling with deep coverage, high sensitivity and low between-run missing values.

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