#摘要#
应用在免疫肽组学的PaSER™ Novor，具有更快速、实时从头测序的特点
使用PaSER 2023b蛋白质组学软件实现无需构建谱图库的dia-PASEF数据分析（Library-free dia-PASEF®）
与Mass Dynamics合作, 实现4D-Proteomics™知识可视化
2023年3月6日美国伊利诺斯州芝加哥 —— 布鲁克公司（纳斯达克股票代码：BRKR）在美国HUPO会议上宣布为基于timsTOF平台的4D-蛋白质组学推出十分重要的生物信息学工具：
与Rapid Novor公司合作开发了一种新型从头测序算法，使用超过170万个PASEF数据点来提高实时免疫肽组学分析的准确性和速度。timsTOF SCP系统无与伦比的灵敏度与新的PaSER Novor算法相结合带来免疫肽组学分析性能的全面提升，尤其是针对微量肿瘤活检样本；
用谱图库非依赖（Library-free）的TIMS DIA-NN软件进行dia-PASEF数据分析进一步提高了定量的准确性；
Mass Dynamics图形可视化和统计云软件与4D-Proteomics的dia-PASEF数据可实现无缝集成。
A. 应用于免疫肽测序的PaSER Novor
凭借PaSER Novor，布鲁克推出在免疫肽组学分析的高级功能，它是由布鲁克与Rapid Novor（快序生物，一家加拿大软件和提供抗体测序服务的CRO公司）合作开发完成的。
免疫肽组学在timsTOF SCP超高灵敏度平台上对微量肿瘤活检样品中非蛋白水解肽进行测序。基于蛋白质组学数据库算法可能由于搜索空间太大导致无法进行精确搜索，造成重复性低和搜索时间长等问题。PaSER Novor使用基于GPU的布鲁克PaSER蛋白质组学软件平台，在训练了超过170万个timsTOF数据点后，可以直接从碎片离子谱图中从头测序获得多肽序列，从而得到实时结果。
莫纳什大学（Monash University）免疫蛋白质组学实验室主任Tony Purcell教授说："从头测序分析是我实验室多年来研究的一个重要方面。这种新的算法在实时采集数据条件下，以更快的速度提供准确的结果，实现了大规模和实时的免疫肽组学分析。这对我的团队如何快速地将科学研究向临床转化具有重要意义，这一工作流程提供的检测结果也会对临床患者产生深远影响。”
图：A 9-mer peptide sequenced by PaSER Novor
图：timsTOF SCP ultra-high sensitivity MS
B. TIMS-DIA-NN 2.0 实现谱图库非依赖的dia-PASEF分析
TIMS DIA-NN是以CCS为中心的DIA–NN [1] 新版本，与之前版本相比具有显著的改进。TIMS DIA-NN 2.0通过新的机器学习，可以实现library-free dia-PASEF数据分析流程，并进一步提高定量准确性。加州大学戴维斯分校蛋白质组学核心实验室主任Brett Phinney博士评论道：“蛋白质组学已经取得了长足的进步，但色谱和数据分析具有与质谱仪相同的重要性。大队列样本分析时稳定的色谱系统，与DDA和DIA的实时搜索相结合，使我的实验室效率达到了更高的水平，而这只有通过TIMS DIA-NN的library-free搜索功能才能达到更好的结果。”
C. Mass Dynamics对4D-Proteomics的大规模图形知识可视化
通过与澳大利亚Mass Dynamics软件公司的联合创始人、WEHI公司的Andrew Webb教授合作，布鲁克timsTOF 4D-Proteomics通过Mass Dynamics的统计分析、交互式和可视化技术，可以直观地提取蛋白质组学信息。除了蛋白质列表、火山图、蛋白质相互作用图、PCA图，其它一系列可视化视图都有助于研究者们了解生物学过程和疾病机理。
Mass Dynamics联合创始人兼首席执行官Paula Burton表示：“PaSER的实时搜索功能和Mass Dynamics的发现服务相辅相成，形成强大的联盟。科学家们现在可以专注于生物学问题，借助蛋白质组学来寻求答案。”
布鲁克生命科学质谱生物信息学总监Dennis Trede博士评论道："我们很高兴与Rapid Novor和Mass Dynamics的合作。本次合作将为蛋白质组学的发展带来意义非凡的影响。Rapid Novor与超高灵敏度timsTOF SCP相结合，现在可在活检小肿瘤样本中获得大规模的免疫肽组学数据。在美国HUPO发布的所有布鲁克软件解决方案适用于所有型号timsTOF平台：timsTOF Pro 2、timsTOF HT、timsTOF SCP和timsTOF fleX。在国际HUPO坎昆会议上发布的Biognosys Spectronaut® 17软件拥有全新的Direct DIA+功能，且完全支持timsTOF平台上的dia-PASEF数据。”
图：Mass Dynamics visualization for TIMS DIA-NN data
·参考文献·
[1] Nat Commun. 2022 Jul 8；13(1):3944. https://doi.org/10.1038/s41467-022-31492-0.
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