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title: "过去一年，易算生物在实验与数据分析技术上有哪些突破"
author: "omicsolution"
account: "omicsolution"
published_at: "2023-01-03T19:53:08+08:00"
captured_at: "2026-08-26T17:39:15.985632+08:00"
source_url: "https://mp.weixin.qq.com/s/2ffv3LvvrWEick1Dm70fyA"
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# 过去一年，易算生物在实验与数据分析技术上有哪些突破
近年来，尽管已经有许多通过基于质谱的蛋白质组学筛查疾病生物标志物的研究, 但却几乎均未能实现临床转化，这主要是受限于过去技术在检测深度、通量上的缺陷。

过去一年来, 随着易算生物技术在实验、分析工具的不断突破, 我们有理由相信为临床研究领域的发展拓展出一片新的天地。

上海易算生物科技有限公司，致力于LC-MS/MS及生物信息学技术的推广和应用，为客户提供严谨的研究方案。我们目前和国内顶尖蛋白质组实验室紧密合作。在这些合作中，我们开发了以及发表了我们的独特的一些实验和分析方法，而且有高影响因子的刊物作为保障，也吸引了很多同仁主动找到我们来解决他们大队列不同类型的临床样本的实验和分析难题。

我假设你是易算生物的老朋友，我们在新年的第一周，面对面一起坐下盘点一下，从实验到数据分析，在2022年易算生物有哪些代表性的工作。

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一、实验

1.1 基于iST流程的前处理—如何找到更多的蛋白

流畅的前处理是提高蛋白鉴定量的第一步。你知道好的前处理试剂盒的加持下，目前易算可以找到多少蛋白吗？直接上图。

![图片 1](images/001.jpg)

Matthias Mann教授的蛋白质组数据经常被我们拿来膜拜、对比、效仿。然而很多人都没有注意到样本制备这个环节，这也就是为什么用了他的填料、质谱参数、检测方法后，经常会发现我们的结果依然不如他的可能原因。

Matthias Mann的实验处理绝大多数采用iST流程，该方法不仅仅能够更深度的覆盖目标样品的蛋白质组，更在肽段水平提供了丰富的可定量信息。易算生物基于iST流程，也做了相应的测试。

iST（inStageTip）技术将蛋白裂解、变性、还原、烷基化、酶解、纯化步骤整合在一个试剂盒中，并能够在短短2-3小时内完成大量样本的制备。上午样品从冰箱拿出来，下午就开始产出质谱数据不再是你的幻想。有没有办法让你的实验更快？

有。

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1.2 蛋白质组专用前处理工作站-如何解决批次效应且只有5分钟的手动工作量

蛋白质组的样品批次效应一直是困扰我们的难题，而各类自动化装置厂家很少想到定制专用的移液工作站。

易算生物在推出一系列iST技术的样品制备试剂盒后，2022年11月，又进一步推出了基于该类试剂盒的全自动样品制备工作站，专为蛋白质组样品前处理设计，小巧、简单、可靠，从此多肽样品制备不再成为难题。

易算推出的全自动蛋白质样品制备平台，5分钟的手动工作量，2小时全自动处理即可对接LCMS，完全兼容TMT自动化标记。减少了人为干扰因素，带来通量、重复性。

将上述iST流程与工作站整合，使其大样本处理过程所需人力大大降低，同时也提高了效率和结果的重复性。

![图片 2](images/002.png)

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1.3 Ionopticks色谱柱：如何四两拨千斤的改善鉴定结果

如果问你蛋白质组学全分析流程中近几年最没有存在感的是哪部分？我说是色谱柱可能大家应该意见不大。但偏偏是色谱分离表现极大的影响最终结果，不管是分离性能还是重复性、寿命，都和最后的分析结果息息相关。

来自IonOpticks，Aurora系列一体柱便是您当下的最佳选择。安装只需1分钟，半峰宽只有6秒，上样量可以更低，寿命长达数个月，全部击中你的痛点。

在2022年ASMS上，IonOpticks推出全新一代Aurora3色谱柱。在6月份，IonOpticks品牌合作伙伴-易算生物的小伙伴发现，Aurora系列色谱柱和其他更长的色谱柱相比能够稳定鉴定到更多的结果。

![图片 3](images/003.png)

敲黑板：在最新一代tims TOF Pro2质谱上，100ng Hela标准品在30分钟梯度下可以实现7300+PG的定量数量。

这是最简单的提高你蛋白鉴定量的办法了，简单到换一根柱子就可行。

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1.4 EasyPept-Ex极微量蛋白提取与EasyPept-DeeP低丰度富集前处理

如何针对大队列临床微量样本的蛋白质组学数据解析，进一步提升鉴定和定量软件的灵敏度和准确度，发现低丰度蛋白质和标志物？

易算生物经过2022年技术迭代， 针对极微量、血液样本的处理，有两套试剂盒，分别是EasyPept-Ex极微量蛋白提取试剂盒， 以及EasyPept-DeeP低丰度富集前处理试剂盒。直接放图。

![图片 4](images/004.jpg)

除了上述的数据以外， 采用EasyPept-Ex极微量蛋白提取试剂盒，加上来自流式分选的小鼠神经元细胞，24个分级建库结合Spectronaut16 HybridDIA定量流程。最终实现了单针超过10000种蛋白质Group的定量深度，总定量蛋白11000种蛋白Group（1%PG，Precursor FDR）；

无独有偶，来自微量冷冻切片的脑组织不同区域，12个分级建库结合Spectronaut HybridDIA定量流程。最终约250个样品实现了单针平均8200种蛋白质Group的定量深度，总定量蛋白9300种蛋白Group（1%PG，Precursor FDR）。

DeeP血液低丰度试剂盒（专利号：CN202210993968.3），在2022年11月的测评中，临床血浆样本单针1小时DIA定量最高5200PG，平均4000+PG。

![图片 5](images/005.png)

易算也将在近期发布第二代DeeP血液低丰度试剂盒，将血液蛋白质组定量深度推上巅峰，敬请期待。

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二、数据分析

2.1 deepPRM--如何提高标志物蛋白的验证效率

在质谱蛋白质组学研究中，DeepDIA模型是基于深度学习的质谱 数据分析算法，对于特定条件下的二级谱图和保留时间做预测。利用这个算法，输入肽 段的序列信息，可以预测出各个可能的 b /y离子的 相对强度和肽段的 iRT 信息，提高肽段鉴定的准确性。

DeepDIA预测的 iRT 与实验得到的 iRT 间的 R 值大于 0. 99，展示出很好的预测性能。这个工作2020年，由复旦大学乔亮教授、杨芃原教授课题组刘晓慧老师与易算生物在Nature Communications上发表。

![图片 6](images/006.png)

进一步，到了2022年1月，作为技术原理一脉相承复旦大学联合易算生物在EMBO Molecular Medicine杂志（IF=14）上，基于质谱蛋白质组学找到了“颅内动脉瘤”（IA）这个疾病的血清蛋白标志物，这里把DeepDIA的技术，进一步用到了DeepPRM这种更加靶向的技术上。

敲黑板：在易算网站（https://deepdia.omicsolution.com/），你可以构建基于卷积神经网络和循环神经网络的深度神经网络模型，发现酶切规律、离子碎裂规律。只需输入目标蛋白的序列，就可以获得目标蛋白的特异性肽段以及预测其可检测性。

![图片 7](images/007.png)

这个技术不再依赖于DDA的实验，或者是依赖于其他一些数据来进行PRM数据的肽段筛选和参数设置。文献里面的数据或者library里面的数据，都可以用来预测和靶向检测，所以使得分析更加灵活。

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2.2 EasyDIA-只需要把原始数据保存到对应目录就能完成质控

临床样本往往需要具有以下优势：

无创、可连续收集、更容易检测低丰度蛋白、早期发现、检测敏感、特异性强等优势，除了具备这些优势才可以是鉴定生物标志物以外，还需要在大队列长期监测结果中较稳定。所以大队列项目的质控就显得尤为重要。

2022年口罩期有这么个事儿：易算生物小伙伴在八周以后终于可以进实验室了，把流动相补足，顶着失灵的空调下33度的室温，颤抖的上了几针hela:

![图片 8](images/008.png)

直接上图：

![图片 9](images/009.png)

所以说，连续监控5个月质控数据，期间还经历不能进实验室2个月、空调失灵1个月、更换3根色谱柱，还能做大队列蛋白质组么？这下有谱了。因为我们发现整个半年质控期间30分钟的定量蛋白数量保持在6100-6500个PG间，波动没有超过10%。

我们必须全方位的考察我们的系统能否经得起大队列的压力考验。那需要考虑的因素就包括液相系统、质谱系统，定性结果，定量结果等多个方面了。这种情况下的质控实操可就麻烦了。

不过为了满足质控的要求，我们开发了EasyDIA平台，能方便的提供全自动质控分析。部署EasyDIA后，只需要把原始质谱数据保存到对应目录，过一会儿质控结果即刻展示。

![图片 10](images/010.png)

点击红色箭头所指的圆圈拖动显示日期范围。几个按钮即可等待QC分析。几分钟后显示所有结果。

除了DIA，未来我们会进一步拓展DDA定性，TMT定量等分析类型的QC模块。

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2.3 糖基化分析平台—GlycAP

作为最复杂的翻译后修饰之一，蛋白质糖基化修饰不仅增加了蛋白质的多样性，也增加了其大规模精准解析的难度。近年来，蛋白质位点特异性糖基化分析展示出巨大的应用潜力，主要集中在以下几个方面：探索生理病理机制，疾病诊断和预后标志物的筛选，以及抗体药物的开发。

复旦大学医学研究院曹纬倩团队联合易算生物，开发了一个全新的N-糖蛋白组分析平台-GlycAP并于2022年9月份在质谱学杂志Int J Mass Spectrom发表。GlycAP平台嵌入了不同的分析模块，包括定性分析、定量分析、功能分析和临床分析，缩短了从质谱搜库结果到差异性糖肽中找到潜在的生物标志物的距离。

![图片 11](images/011.png)

两个月之后，pGlycoQuant-大规模、高精准、全局定量糖蛋白组学的工具在Nature Communications发表，该工具运用深度残差网络学习模型优化了糖肽匹配的准确性，降低了定量缺失值比率，实现了完整糖肽水平的大规模精准定量。

随着文章的发表，对于GlycAP平台的易算用户来说，用了很久的pGlycQuant软件对糖肽raw文件的搜库结果作为输入文件这项功能，终于有了Nature Communications级别的文章作为背景支撑。

![图片 12](images/012.png)

目前GlycAP接受的物种有人，小鼠，大鼠，拟南芥，斑马鱼，酵母，酿酒酵母，以及大熊猫这个最近刚刚加入的物种。敲黑板：物种范围可以继续扩展。

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2.4 Spectronaut定性深度史无前例

DIA质谱技术在蛋白质组学领域内被广泛关注．然而具有维度高、背景噪声大、多种信号混合等几面高墙，这使得其质谱数据的分析对很多人来说望而却步。

在过去的1年中，DIA分析的黄金标准-Spectronaut的功能和界面得到了极大的改进。2022年也是易算生物作为Biognosys品牌的中国指定合作代理商的第6年，见证了Spectronaut多年来的迭代历程以满足蛋白质组学界的需求，特别是Spectronaut的用户可以直观感受到几乎每个月都更新。

就在12月初 Spectronaut正式发布其17版本。全新一代directDIA+算法针对所有类型DIA数据、仪器进行优化，大幅提升鉴定量。比如，Protein Group鉴定数在timsTOF,Orbitrap,和ZenoTOF分别提升了平均 27% , 10% 和 45%。

![图片 13](images/013.png)

不仅如此，在易算即将与复旦大学联合发表的宏蛋白质组定量测试文章中，Spectronaut17也实现了宏蛋白组水平定量深度的大幅提升，而同时标准品掺入结果定量结果非常准确（敬请期待文章上线）。

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2.5 悟空云飞速迭代

2022年悟空云总共推出十余次该生信平台的使用攻略，每个主题呈现为十多分钟的视频的形式。

比如从统计上，悟空云的“StatsPro”整合了18种统计推断的方法包含参数和非参数检验，并给出3种结果评价的指标，（差异蛋白数目、P值和效应值相关性、ROC曲线面积等）；对于非模式生物的富集分析，允许自己构建背景库以提高对分子机制的理解；对于motif分析，其实不光在表观遗传上占有重要版面，对于修饰组学来说也非常需要关注。因此悟空云平台的“MotifR”, 可以用于修饰组尤其是磷酸化修饰的序列特征。这给生信分析带来很大的便利。

这种讲解也涉及很多案例，让你模拟讲者做生信操作。在2023年，悟空云将会继续输出更多使用攻略，陪伴你迭代。

写在最后：

我们开发的技术，无论是实验还是分析工具，已经得到了大量的数据进行充分开发和调试。也欢迎您的测试和建议。我们的愿景是能把蛋白质组结果随时随地的重复出来，这样蛋白质组学领域才能不再小众，不再受到质疑。

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