pSILAC
- 对应细胞系、药物处理和耐药模型。
- 核心读数是 heavy/light 比例与 fraction new。
- 后处理必须区分通道级缺失与整体 precursor 缺失。
动态蛋白组
周转蛋白组与 multiplex-DIA
周转蛋白组关注的是新生、降解、交换速率和半衰期，而不是终点 abundance 本身。pSILAC、D₂O、pulse-chase 与 multiplex-DIA 把时间维度、通道维度和对象层级同时带入定量体系，对应药物应答、耐药、应激和细胞状态转换等问题。
动态读数
周转蛋白组的对象层级
周转蛋白组并不把“量变”直接等同于“机制变”。同一蛋白的 abundance 可以保持稳定，但新生速率、降解速率或新旧 pool 的交换关系已经发生显著变化。 动态项目的核心输出通常是 fraction new、rate constant、half-life 和多时间点拟合曲线。
标记设计
pSILAC、D₂O 与 pulse-chase
标记体系决定了时间轴密度、可分析对象和 downstream 模型。细胞系最常见的是 pSILAC；更复杂系统可以使用 D₂O；追踪旧 pool 与新 pool 交换关系时， pulse-chase 更直接。多时间点设计与缺失值处理必须从实验开始就一起考虑。
D₂O 标记
- 对应 whole-system、体内和长期 turnover 问题。
- 实验周期更长，解释需要额外考虑前体池和代谢背景。
- 常见于机制研究和动物模型。
pulse-chase
- 直接观察旧 pool 流失和新 pool 替换。
- 对应应激、恢复和降解路径研究。
- 时间点设计必须围绕预期 half-life 排布。
多时间点建模
- 时间点过少时，优先输出趋势而不是绝对 k 值。
- 短 half-life 与长 half-life 需要不同采样密度。
- rate fitting 前应先检查 channel completeness 和峰边界一致性。
| 设计路线 | 优先样本 | 关键输出 | 分析难点 |
|---|---|---|---|
| pSILAC + DIA | 细胞系、药物处理、耐药模型 | heavy/light、fraction new、速率趋势 | 通道级缺失、弱通道误保留、时间点密度不足 |
| D₂O | 动物或复杂体系 | whole-system turnover、half-life | 标记动力学、模型设定、样本获取周期 |
| pulse-chase | 短期交换、降解与回收过程 | 旧 pool 流失与新 pool 替换 | 时间窗设置、峰对齐、模型稳定性 |
| multiplex-DIA | 多时间点、多状态平行比较 | channel-specific evidence、rate fitting | ChannelQ、heavy/light transition、通道过滤 |
multiplex-DIA
plexDIA、channel-specific FDR 与 turnover 建模
Biognosys 在 Spectronaut 19/20 中把 multiplex-DIA 作为重点升级线，和 Yansheng Liu 团队合作推动 protein turnover 的大规模应用。 关键不在“多通道”本身，而在于通道级证据、heavy/light transition 选择和通道级过滤是否成立。
不同 turnover 路线在时间密度、样本类型和计算复杂度上的侧重点并不相同。
通道级过滤与 heavy/light transition 选择把 multiplex-DIA 的通道读数变成可建模的 turnover 证据。
labeled workflowchannel sets、条件矩阵与多通道结果在同一条分析流程中组织。
ChannelQ 与 GroupQ通道级证据必须先通过过滤，才能进入 downstream turnover 建模。
Spectronaut 20 更新线plexDIA、PTM probing、Kuiper 与自动化接口共同构成复杂对象层分析框架。
| 分析环节 | 当前问题 | 处理重点 | 对应模块 |
|---|---|---|---|
| channel alignment | 通道间峰边界共享，但弱通道未必有同等证据 | 检查 GroupQ、MinQ、MaxQ 和 ChannelQ 的分布 | plexDIA 质控 |
| heavy/light transition | 轻重同位素 transition 并不总是同样干净 | 优先保留更稳定、更具区分力的 transition 集合 | Spectronaut workflow |
| time-course fitting | 弱通道或缺失通道会直接扰动拟合 | 过滤策略应前置到通道层，而不是只在蛋白层补救 | FDR 专题 |
| biological interpretation | turnover 改变与 abundance 改变可能方向不同 | 同时报告 rate、half-life 与 abundance 的关系 | 周转案例 |
实施与交付
前处理、分离、软件与云端结果
动态项目的稳定性来自样本处理、分离条件、分析软件和结果共享四个层面。前处理端需要控制同位素标记和时间点批次；分离端需要稳定保留时间； 软件端需要维护通道级过滤；交付端需要把 rate、half-life 和 abundance 的边界表达清楚。
前处理
易肽与自动化前处理
- 减少时间点样本之间的人工波动。
- 对应 pSILAC 和多时间点紧凑设计。
- 高重复项目更依赖标准化处理路径。
分离端
IonOpticks 与稳定保留时间
- 时间序列项目更依赖稳定色谱与喷雾状态。
- 保留时间漂移会直接扩大通道级提取误差。
- iRT 与稳定柱系统对应长期追踪项目。
分析端
Spectronaut、plexDIA 与通道级过滤
- 支持 labeled workflow、channel sets 和 turnover readout。
- 重点检查 GroupQ、ChannelQ 和 transition 选择。
- 对应 multiplex-DIA 和时间维度项目。
交付端
OmicsCloud 统一管理与共享
- 统一查看 rate、half-life 和 abundance 结果。
- 对应多时间点报告、项目共享和远程复核。
- 把 discovery 与后续验证路线接起来。