データ依存型取得（DDA）を使用したプロテオミクスワークフローにおけるペプチド同定イベントの最大化

データ依存型取得（DDA）を使用してプロテオミクスデータを収集するための現在の分析戦略は、この方法の分析再現性の低さによって制限されています。ペプチド配列情報を提供するなど、DDAの利点を活用しつつ、分析再現性を向上させるプロテオミクス発見の取り組みは、"ショットガン"型プロテオミクス研究における測定可能なペプチド同定を最大化する理想的なシナリオを表しています。したがって、我々は、並行して取得された高質量精度MS1データから得られた保持時間整列抽出イオンクロマトグラム（XIC）領域とDDAを組み合わせた分析ワークフローを提案します。このワークフローを、マウスの血漿と脳組織から準備した試料マトリックスの分析に適用したところ、共同定されたペプチドの保持時間整列後にペプチドMS1 XIC領域を比較することによって、ペプチド検出が最大30.5％増加することが観察されました。さらに、このアプローチが複雑なマトリックスに希釈したペプチド標準を使用して定量的であることを示します。これらのデータは、ペプチドMS1 XIC領域が低フェムトモル（fmol）レベルまでの三桁のオーダーで線形応答を提供することを明らかにしました。これらの結果は、ペプチド同定の保持時間整列と対応するペプチドMS1 XIC領域の比較分析を用いた"ショットガン"プロテオミクスワークフローの強化が、DDAを用いたグローバルなプロテオミクス発見方法の分析性能を向上させることを主張します。