前言
关于蛋白质组学，你是不是已经听了太多公司的宣讲，介绍了一大堆的技术名词，反而越听越懵懂，脑袋一团乱麻？就和传话游戏一样，当我们接收了多手信息以后，得到的信息就越不准确。那么，何不自己看一看第一手信息呢？比如说DIA。
这里只推荐两篇综述。
第一篇是蛋白质组学泰山北斗的Ruedi Aebersold和Matthlas Mann合作发的，该文不止介绍DIA，是对整个目前蛋白质组的bottom-up得研究策略做的一个总结和展望。
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整个bottom-up的蛋白质组学研究流程如下图所示：
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第二篇也是Ruedi写的，特别针对DIA的综述，值得一读。虽然两篇文章都是三四年前发的，但整个领域这几年也没什么太大的进步，依旧可以当成新的看。
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个人厘清：
- 大佬们把当前bottom-up的蛋白质组学研究分为三种类型：DDA、靶向和DIA，DDA研究的蛋白覆盖广，靶向研究准确性高，而DIA研究结合了两者的优点（实际上是有争议的，尤其在谱图解析的速度和准确性上）。
- DDA（Data Dependent Acquisition）和DIA（Data Independent Acquisition）只是两种数据采集模式，即离子全采集还是部分采集，而非某种具体的蛋白质定量方法（如DDA labelfree、iTRAQ等）。其方法是：将整个质谱扫描质量范围分为若干小窗口，依次对每个窗口的所有离子进行碎裂，使其能够对扫描区间内的所有肽段离子进行高速一级MS扫描，再进行二级MS/MS分析。
- SWATH（Sequential Window Acquisition of all Theoretical Mass Spectra）只是若干DIA技术中的一种，由ETH Zürich的Ruedi Aebersold团队与AB SCIEX公司合作开发。同时期还有Waters公司也开发了一种叫全信息串联质谱（MSE）的DIA技术，不过现在没怎么听说了。因为Ruedi是和AB公司合作的，所以质谱仪用的QTOF，专门开发出这样一种SWATH采集模式，相应的Ruedi团队开发了一个叫openSWATH的软件用来解析谱图（我们从上面综述可以看出）。所以人们就把DIA和SWATH这两个名词混用了。
- Thermo Fisher公司不甘示弱，利用自己分辨率强大的Orbitrap质谱仪也开发出这样一种全扫模式，并且干脆不起名字，就叫DIA，后来还搞了个升级版本，将多重累积技术与 DIA 相结合，称之msxDIA，当然为了凸显自己的优势，总是不忘和QTOF做对比，提提SWATH的缺点。这样一来，名称上就显得更加混乱了，现在大家默认为新技术是DIA，旧的是SWATH，其实就只是仪器不同而已。但Thermo可没有Ruedi的加持，只有自己主要做DDA数据的配套软件Proteome Discoverer来解析当然不行，于是引入Skyline 软件（华盛顿大学 MacCoss 教授开发，主要是做靶向蛋白质组学），通常做法就是用PD建库，用Skyline解析。当然openSWATH也是可做Orbitrap数据的。
DIA工具
DIA数据解析需要用到的工具现如今也是越来越多的，但好用的也没几个，不完全统计如下。
1.建库软件
主要是平时用的蛋白搜库软件，如：
- MaxQuant
- pFind
- Comet
- Mascot
- X!Tandem
- Proteome Discoverer
- Sequest
- MS GF+
- OMSSA
- MSFragger
- DeepMass
- Prosit
- pDeep
- SpectraST
- iSwathX
- specL
- DeepRT
2. 依赖库的DIA软件
- OpenSWATH（用的较多，免费开源，Linux）
- EncyclopeDIA
- Scaffold DIA
- Skyline（用的较多，免费，Win）
- Spector
- Percolator
- PyProphet
3. 用不用库都可以的DIA软件
- DIA-NN（去年新发NM，深度学习方法，有潜力）
- Spectronaut（用的较多，准确性高，速度慢，收费，Win）
- PEAKS（收费，可做denovo，Linux或云服务器）
4. 无需库的DIA软件
- DIA-Umpire
- PECAN
- Group-DIA
5. 做统计验证的软件
- mProphet
- pyProphet
- Percolator
以上工具部分参考了西湖大学郭天南老师的课件，祝文章早日见刊！
