a 2023

Library-based vs. library-free: a comprehensive DDA/diaPASEF hybrid assay library from triple-negative breast tumors for quantitative DIA data extraction in Spectronaut and DIA-NN

LAPČÍK, Petr, Klára SYNKOVÁ, Lucia JANÁČOVÁ, Pavla BOUCHALOVÁ, David POTĚŠIL et. al.

Základní údaje

Originální název

Library-based vs. library-free: a comprehensive DDA/diaPASEF hybrid assay library from triple-negative breast tumors for quantitative DIA data extraction in Spectronaut and DIA-NN

Autoři

LAPČÍK, Petr (203 Česká republika, domácí), Klára SYNKOVÁ (203 Česká republika, domácí), Lucia JANÁČOVÁ (703 Slovensko, domácí), Pavla BOUCHALOVÁ (203 Česká republika, domácí), David POTĚŠIL (203 Česká republika, domácí), Rudolf NENUTIL (203 Česká republika) a Pavel BOUCHAL (203 Česká republika, garant, domácí)

Vydání

In Book of Abstracts of 9th Informal Proteomic Meeting, Mělník 30.11.-1.12.2023, M05, 2023

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Konferenční abstrakt

Obor

10608 Biochemistry and molecular biology

Stát vydavatele

Česká republika

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Odkazy

Kód RIV

RIV/00216224:14310/23:00132425

Organizační jednotka

Přírodovědecká fakulta

Klíčová slova anglicky

breast tumors; quantitative DIA data extraction

Příznaky

Mezinárodní význam
Změněno: 5. 4. 2024 09:46, Mgr. Tereza Miškechová

Anotace

V originále

Triple-negative breast cancer (TNBC) is the most aggressive breast cancer subtype. As heterogeneity of TNBC tumors on transcript and protein levels was indicated, there is a need for improved molecular characterization of TNBC, for which deeper coverage of TNBC proteome is essential. The data-independent acquisition (DIA) mass spectrometry-based proteomics offers comprehensive and reproducible analysis of proteome. Several approaches for processing of complex DIA data were developed, with Spectronaut and DIA-NN software as widely used tools that can employ experimentally derived spectral libraries for identification and quantification of peptide precursors, or can be operated in library-free setting with in-silico generated spectral libraries. Here we present a comprehensive library of targeted mass spectrometry assays specific for TNBC and compare performance of several DIA data analysis approaches. Proteins were extracted from 105 TNBC tissues of patients treated at Masaryk Memorial Cancer Institute and digested with trypsin. Aliquots were pooled, fractionated using hydrophilic chromatography and analyzed by LC-MS/MS in data-dependent acquisition (DDA) parallel accumulation serial fragmentation (PASEF) mode on timsTOF Pro LC-MS system. Individual lysates were analyzed in diaPASEF mode. Hybrid library was generated in Spectronaut 16.0 software. The library that covers 262,351 precursors, 175,744 peptides and 11,739 protein groups (FDR = 1%) is used for quantitative data extraction from 16 DIA runs using the latest Spectronaut 18.0 and DIA-NN 1.8.1 software, and the results are compared with the directDIA data extraction in Spectronaut 18.0 software and the library-free data extraction in the DIA-NN 1.8.1 software. We demonstrate that use of our library results in higher identification numbers in both tools represented by 204,792 and 176,678 precursors, 149,014 and 132,834 peptides, and 10,882 and 10,659 protein groups in Spectronaut 18.0 and DIA-NN 1.8.1, respectively. On the other hand, library-free setting leads to identification of 155,182 and 133,887 precursors, 117,705 and 112,923 peptides, and 9,860 and 10,633 protein groups, in Spectronaut 18.0 and DIA-NN 1.8.1, respectively. In conclusion, we introduce an assay library that offers the deepest coverage of TNBC proteome to date and represents a basis for further characterization of TNBC molecular profiles at protein level. We also reveal that use of our library for quantitative data extraction outperforms library-free approaches in newest versions of Spectronaut and DIA-NN software.

Návaznosti

EF18_046/0015974, projekt VaV
Název: Modernizace České infrastruktury pro integrativní strukturní biologii
LM2023042, projekt VaV
Název: Česká infrastruktura pro integrativní strukturní biologii
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, CIISB - Česká infrastruktura pro integrativní strukturní biologii
LX22NPO5102, projekt VaV
Název: Národní ústav pro výzkum rakoviny (Akronym: NÚVR)
Investor: Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy ČR, Národní ústav pro výzkum rakoviny, 5.1 EXCELES
MUNI/A/1313/2022, interní kód MU
Název: Podpora biochemického výzkumu v roce 2023
Investor: Masarykova univerzita, Podpora biochemického výzkumu v roce 2023
NU22-08-00230, projekt VaV
Název: Proteogenomová klasifikace trojitě negativních nádorů prsu ve vztahu k prognóze a cílené terapii
Investor: Ministerstvo zdravotnictví ČR, Proteogenomová klasifikace trojitě negativních nádorů prsu ve vztahu k prognóze a cílené terapii, Podprogram 1 - standardní