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title: "直播回放（下） | 基于质谱的菌群分析、宏蛋白质组及DIA机器学习技术应用研讨会 | 复旦乔亮研究员"
author: "omicsolution"
account: "omicsolution"
published_at: "2022-09-01T06:50:00+08:00"
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# 直播回放（下） | 基于质谱的菌群分析、宏蛋白质组及DIA机器学习技术应用研讨会 | 复旦乔亮研究员
涉及的直播：【周五直播】| 基于质谱的菌群分析、宏蛋白质组及DIA机器学习技术 | 应用研讨会

2022年8月26日，即8月最后一个周五，易算生物直播间为大家特别邀请到了乔亮老师--复旦大学化学系研究员。如果您错过了这期直播也不要着急，我们为您精剪了回放视频，帮你了解最新的研究动态。

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2、第二场讲座

2.1 微生物组研究背景的内容回放

2.2、MALDI-TOF微生物质谱的内容回放与精华讨论

2.3、基于宏蛋白质组的微生物组研究的内容回放与精华讨论

2.4、DIA蛋白质组新技术的内容回放与精华讨论

DIA有几点技术局限性：

1.需要对每一个项目构建DDA谱图库，耗时耗费；

2.鉴定结果局限于DDA，没有采集到有效DDA二级谱图的肽段无法鉴定；

3.后修饰蛋白质组

上面提到的三个问题，前两个问题在这两年都有了相应的算法，后修饰蛋白质组尤其是糖基化则在业内一直是难点。

针对前两个问题，即数据非依赖采集定量蛋白质组数据分析需求，乔亮老师课题组早在2020年就已经利用深度机器学习算法开发了从肽段或蛋白质序列构建谱图库的工具-deepDIA，实现了不依赖于DDA的DIA数据直接分析。使用deepDIA构建专用于实验室或项目的特定预测模型，预测生成高质量的二级谱图和保留时间，效果接近DDA方法构建的谱图库。并且建立了预测肽段在质谱中的可检测性的模型，通过筛选可检测性达到一定阈值的肽段来构建谱图库以实现更精准的蛋白质定性定量。

而对于后修饰蛋白质组，课题组将以肽段为中心的DIA分析的概念扩展到完整糖肽分析，开发了基于二维错误发现率（FDR）和糖型推断算法为肽段和糖链提供全面质控的DIA分析工具-GproDIA，实现了更准确的糖肽鉴定。

2.5、PPT部分展示

![图片 1](images/001.png)

复旦与易算携手发表DIA深度学习算法-DeepDIA，已在Nat Comm刊登

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最后， 感谢复旦大学化学系乔亮研究员，抽出百忙时间，做的精彩分享！感谢大家对本次直播话题的关注！

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继续阅读

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聊一聊宏蛋白质组学数据分析那些事！

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