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下周即将举行的HUPO中，Spectronaut即将提前迎来大版本更新，随之而来的directDIA+算法将再度为我们打破DIA定性上限！
今天我们抢跑官方发布会，为大家带来一如既往的评测介绍。
Spectronaut17带来的最大更新是directDIA+最新升级，在此版本中，DIA数据直接定性的能力（不依赖于谱图库，无论实验还是预测库）达到史无前例的巅峰，无论进行定性还是非标记定量分析时，采用DDA方法的必要性已经越来越低。如果我们希望用分级建库的方式提升DIA定量深度，也完全可以采用DIA深度分级建库。
1、Hela
数据来源：采用PreON自动化制备Hela标肽，100ng上样，Aurora3 Elite色谱柱分离，timsTof Pro2 DIA-PASEF 30分钟和Exploris 480 30分钟采集，Spectronaut 17 "directDIA+"以及"directDIA+"联合分级谱图库分别分析。对比DIA-NN1.8.1预测谱图库分析结果。Protein Group及Precursor FDR均1%。
timsTOF Pro2 结果对比
Exploris480 DIA-NN和directDIA+对比
可以看出虽然directDIA+的Protein Group提升数量不太显著，但真正用于定量的Precursor数量实现了近60%的领先。在一键化联用hybrid方法调用谱图库后，更是领先30%（PG）和100%（Precursor）之多。可以看到，即使不采用预测谱图库，directDIA+算法依然能够实现对简单样品的极深度覆盖。
2、EasyPept EX极微量样品定量
我们进一步测试了EasyPept EX处理极微量细胞的结果。方法上选择20,100,500,1000个Hela细胞，生物学重复10次，EasyPept EX试剂盒处理，其余参数均和常规Hela测试一致。结果如下：
在20个细胞水平DirectDIA+的无论蛋白还是母离子数量均有显著的领先。那么有老师就会问了，单细胞如何呢？
3、单细胞蛋白定量
我们采用浙大方老师的单细胞，1-5-10个细胞水平定量数据进行评测（大队列数据后续更新）。在极低量的单细胞水平分析时，我们可以看到基于当前数据直接进行机器学习的DirectDIA+相对于预测谱图算法来说有明显的算法优势，DIA-NN无法检测5-10个细胞的差异，而DirectDIA+则实现了更好的定量结果，并保持极佳的定量一致性。方老师的独门技术也实现了对相对常规提取方式的极高超越！
4、体液蛋白定量DeeP
在体液去高丰度蛋白质组上，directDIA+有何表现呢？我们做了个简单测试，采用血浆、血清、尿液混样测试分别对比。柱形图为PG，折线为Precursors。
5、临床大队列定量
真正的实战是DIA的主战场，临床大队列蛋白质组！我们选择了CPTAC的CCRCC，结肠癌数据集。
Clark, D.J., et al., Integrated Proteogenomic Characterization of Clear Cell Renal Cell Carcinoma. Cell, 2019. 179(4): p. 964-983.e31
采用DIA-NN和Spectronaut17 hybrid对比测试：
CCRCC 182例癌细胞队列对比可以看到SPectronaut17的巨大优势，必将在未来的DIA定量大队列研究中大展拳脚
更多惊喜，敬请期待HUPO，12月5日后我们补充更新！
易算提供大队列定量蛋白质组全流程方案
在近期的Spectronaut17和SpectroDive11更新后，围绕蛋白质组的定量解决方案越来越完整，同时也越来越简单、高通量、自动化。易算为您提供全流程定量方案，以上数据在易算提供的方案下将轻而易举的为您实现。
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Aurora Frontier 60cm色谱柱——助力单针Hela 10000+
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