在蛋白质组论坛| EuPA 2022，布鲁克公司（纳斯达克股票代码：BRKR）宣布扩展了更深层次的蛋白质组学和表观蛋白质组学覆盖的能力，包括使用创新的 TIMScore 算法增强磷酸肽分析，该算法现在是基于 GPU 的新 PaSER 2022 平台的一部分。新的 TIMScore 算法利用机器学习 (ML) 来预测胰蛋白酶和磷酸化肽的 CCS 值。将实验测量的 CCS 值与预测的 CCS 值进行对比，以调用最可能的分配，从而在高灵敏度应用中增加肽的置信度和覆盖率。 TIMScore 算法特别擅长识别磷酸肽，即使在最严格的错误定位率 (1% FLR) 下使用 LuciPHOr1，它通常可以识别 10%-25% 以上的磷酸肽。

　　人类激酶组包含 500 多种激酶，对于催化蛋白质磷酸化至关重要，在失调期间，蛋白质磷酸化是已知的致癌因素。2 在 Mann 等人先前的人类癌细胞系研究中。等人发现，检测到的蛋白质组中至少有四分之三（10,801 种蛋白质中的 7832 种）被磷酸化 3。在约翰内斯古腾堡大学美因茨大学医学中心的 Tenzer 实验室最近进行的一项研究中，大约 27,768 个磷酸肽包含 4,672 个同量异位磷酸肽对，其中 51% 是色谱共洗脱的。 TIMScore 可以分离 19% 的共洗脱异构体对，从而改进人类骨肉瘤细胞系的磷酸化蛋白质组的观点。

　　Stefan Tenzer 博士是美因茨约翰内斯古腾堡大学医学中心定量蛋白质组学教授和质谱核心设施负责人。 Tenzer 博士评论说：“在我们的实验室中，我们使用四个 timsTOF 系统来了解翻译后修饰和信号通路。 PaSER 中的 TIMScore 使用机器学习来预测磷酸肽的 CCS 值，以减少肽的歧义。将 TIMScore 模型集成到 PaSER 中，可以无缝搜索我们的数据，并将已识别的独特磷酸肽数量显着增加 25% 以上，从而实现更深的磷酸化蛋白质组覆盖。”

　　TIMScore 补充了 TIMS DIA-NN 的功能。两者都已集成到 PaSER 2022 中，用于“运行并完成”dda-PASEF 和 dia-PASEF 工作流程。使用 TIMScore 和 dda-PASEF 采集 K562 和 MOLT-4 细胞系，40 个组分以短（35 分钟）和长（120 分钟）梯度运行并过滤至 1% FDR4，从而鉴定出超过 513,000 个前体和 13,114 个蛋白质组。通过访问这个实验衍生和统计过滤的超深库，TIMS DIA-NN 和短的 35 分钟梯度 dia-PASEF 运行常规识别 >8000 个蛋白质组和 >100,000 个前体，为高通量转化蛋白质组学奠定了基础。

　　布鲁克生命科学质谱部门总裁 Rohan Thakur 博士补充说：“使用质谱在生物学相关的磷酸化蛋白质组中看到更深入的研究令人兴奋。凭借超过 13,000 个蛋白质组 (PG) 的超深蛋白质库，我们的客户现在能够使用 TIMS DIA-NN、短梯度和小样本量对 dia-PASEF 量化超过 8000 个 PG，用于人类细胞系研究单次运行。由于质谱法是对实际肽及其修饰的直接高特异性读数，而不是对未知 FDR 的替代表位结合测量，因此它已成为研究磷酸化蛋白质组的高特异性方法。随着 TIMScore 和 TIMS DIA-NN 的发布，对细胞信号通路分析至关重要的大规模、高通量、无标记的定量磷酸蛋白质组学研究现在变得可行。这将进一步加强激酶信号传导过程中的生物标志物发现，以了解包括癌症在内的病理生物学。”

　　PaSER 2022 软件包括 TIMScore 和 TIMS DIA-NN，用于在 timsTOF Pro 2、timsTOF SCP 和 timsTOF flex 系统上处理 dda-PASEF 和 dia-PASEF 工作流程。 PaSER 实时利用 dia-PASEF 工作流程的数据流，支持高通量 4D 蛋白质组学和 4D 表观蛋白质组学工作流程的“运行和完成”。