#摘要#
應用在免疫肽組學的PaSER? Novor，具有更快速、實時從頭測序的特點
使用PaSER 2023b蛋白質組學軟件實現無需構建譜圖庫的dia-PASEF數據分析（Library-free dia-PASEF?）
與Mass Dynamics合作, 實現4D-Proteomics?知識可視化
2023年3月6日美國伊利諾斯州芝加哥 —— 布魯克公司（納斯達克股票代碼：BRKR）在美國HUPO會議上宣布為基于timsTOF平臺的4D-蛋白質組學推出十分重要的生物信息學工具：
與Rapid Novor公司合作開發了一種新型從頭測序算法，使用超過170萬個PASEF數據點來提高實時免疫肽組學分析的準確性和速度。timsTOF SCP系統無與倫比的靈敏度與新的PaSER Novor算法相結合帶來免疫肽組學分析性能的全面提升，尤其是針對微量腫瘤活檢樣本；
用譜圖庫非依賴（Library-free）的TIMS DIA-NN軟件進行dia-PASEF數據分析進一步提高了定量的準確性；
Mass Dynamics圖形可視化和統計云軟件與4D-Proteomics的dia-PASEF數據可實現無縫集成。
A. 應用于免疫肽測序的PaSER Novor
憑借PaSER Novor，布魯克推出在免疫肽組學分析的高級功能，它是由布魯克與Rapid Novor（快序生物，一家加拿大軟件和提供抗體測序服務的CRO公司）合作開發完成的。
免疫肽組學在timsTOF SCP超高靈敏度平臺上對微量腫瘤活檢樣品中非蛋白水解肽進行測序。基于蛋白質組學數據庫算法可能由于搜索空間太大導致無法進行精確搜索，造成重復性低和搜索時間長等問題。PaSER Novor使用基于GPU的布魯克PaSER蛋白質組學軟件平臺，在訓練了超過170萬個timsTOF數據點后，可以直接從碎片離子譜圖中從頭測序獲得多肽序列，從而得到實時結果。
莫納什大學（Monash University）免疫蛋白質組學實驗室主任Tony Purcell教授說："從頭測序分析是我實驗室多年來研究的一個重要方面。這種新的算法在實時采集數據條件下，以更快的速度提供準確的結果，實現了大規模和實時的免疫肽組學分析。這對我的團隊如何快速地將科學研究向臨床轉化具有重要意義，這一工作流程提供的檢測結果也會對臨床患者產生深遠影響。”
圖：A 9-mer peptide sequenced by PaSER Novor
圖：timsTOF SCP ultra-high sensitivity MS
B. TIMS-DIA-NN 2.0 實現譜圖庫非依賴的dia-PASEF分析
TIMS DIA-NN是以CCS為中心的DIA–NN [1] 新版本，與之前版本相比具有顯著的改進。TIMS DIA-NN 2.0通過新的機器學習，可以實現library-free dia-PASEF數據分析流程，并進一步提高定量準確性。加州大學戴維斯分校蛋白質組學核心實驗室主任Brett Phinney博士評論道：“蛋白質組學已經取得了長足的進步，但色譜和數據分析具有與質譜儀相同的重要性。大隊列樣本分析時穩定的色譜系統，與DDA和DIA的實時搜索相結合，使我的實驗室效率達到了更高的水平，而這只有通過TIMS DIA-NN的library-free搜索功能才能達到更好的結果。”
C. Mass Dynamics對4D-Proteomics的大規模圖形知識可視化
通過與澳大利亞Mass Dynamics軟件公司的聯合創始人、WEHI公司的Andrew Webb教授合作，布魯克timsTOF 4D-Proteomics通過Mass Dynamics的統計分析、交互式和可視化技術，可以直觀地提取蛋白質組學信息。除了蛋白質列表、火山圖、蛋白質相互作用圖、PCA圖，其它一系列可視化視圖都有助于研究者們了解生物學過程和疾病機理。
Mass Dynamics聯合創始人兼首席執行官Paula Burton表示：“PaSER的實時搜索功能和Mass Dynamics的發現服務相輔相成，形成強大的聯盟。科學家們現在可以專注于生物學問題，借助蛋白質組學來尋求答案。”
布魯克生命科學質譜生物信息學總監Dennis Trede博士評論道："我們很高興與Rapid Novor和Mass Dynamics的合作。本次合作將為蛋白質組學的發展帶來意義非凡的影響。Rapid Novor與超高靈敏度timsTOF SCP相結合，現在可在活檢小腫瘤樣本中獲得大規模的免疫肽組學數據。在美國HUPO發布的所有布魯克軟件解決方案適用于所有型號timsTOF平臺：timsTOF Pro 2、timsTOF HT、timsTOF SCP和timsTOF fleX。在國際HUPO坎昆會議上發布的Biognosys Spectronaut? 17軟件擁有全新的Direct DIA+功能，且完全支持timsTOF平臺上的dia-PASEF數據。”
圖：Mass Dynamics visualization for TIMS DIA-NN data
·參考文獻·
[1] Nat Commun. 2022 Jul 8；13(1):3944. https://doi.org/10.1038/s41467-022-31492-0.
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