Hannes Röst 博士毕业于苏黎世联邦理工学院 Ruedi Aebersold 教授实验室，他开发了 OpenSWATH 软件用于分析非数据依赖性采集的蛋白质组学数据，显著提高了样本通量、定量蛋白数目、定量可靠性。Hannes Röst 在多伦多大学已组建了自己的研究团队，致力于探索新颖高效的质谱技术和多组学数据分析方法，并应用于系统生物学和个性化医疗领域。
最新开发的 dia-PASEF® 技术是布鲁克与多位合作伙伴 Matthias Mann（Max Plank生物化学研究所）、Ruedi Aebersold（苏黎世联邦理工学院）、Ben Collins (贝尔法斯特女王大学)和 Hannes Röst（多伦多大学）教授合作的结果。其中，Hannes Röst 教授团队开发的新型 Mobi-DIK 开源软件可利用保留时间、离子淌度、m/z 和离子丰度进行四维对齐，具有优越的定量准确性。
视频专访：News Medical 针对采用 dia-PASEF 进行人类蛋白质组研究的问题，对 Hannes Röst 教授进行了一次深入的采访，通过访谈内容，我们能详细了解到 Hannes Röst 教授的实验室是如何采用 dia-PASEF 技术监测人体蛋白质组变化，以及如何利用机器学习来分析数据。
dia-PASEF 是捕集型离子淌度质谱 timsTOF Pro 特有一种扫描模式，母离子在进入四级杆之前已经通过淌度进行了累积和分离，通过碰撞截面积（CCS）和 m/z 进行离子选择，双重隔离窗口来触发 MS/MS，提高了母离子选择和匹配的准确性，有效降低了二级混合谱图的复杂性，并且具有灵敏度高、扫描速度快的优势。此外，每批 PASEF 累积的离子，都会有多个窗口依次进行扫描，从而有效提高离子的利用率，避免了传统 DIA 方法中离子利用率低的问题。采用 dia-PASEF 测定 200ng HeLa 酶解液时，2h 梯度，可定量 7000 多种蛋白质；10ng HeLa 酶解液，可定量 3000 多种蛋白质。
图：全新 dia-PASEF 采集模式
采访中，为了使大家对 dia-PASEF 技术的应用和发展有更直观的认识，Hannes Röst 教授详细介绍了目前他的团队正在开展的多项研究工作。
采用 dia-PASEF 技术进行大规模临床样本的定量蛋白质组研究，并针对不同时间点收集的同一病例样本进行回溯性分析，寻找与病程相关的分子信号通路，期望为疾病诊断、个体化医疗提供线索。
与 Max Plank 生物化学研究所合作，采用 Machine Learning 的方法预测肽段的碰撞截面积（CCS），并预测肽段的二级碎片，这样就可以产生肽段的四维理论谱图库，不需要在 dia-PASEF 实验前必须通过实验建立谱图库。
dia-PASEF 产出四维数据（保留时间、离子淌度、m/z 和离子丰度），需要继续优化 Mobi-DIK 软件算法，提高 dia-PASEF 数据分析的速度。
视频：Hannes Röst 教授报告@ASBMB 2019
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