通过深度学习促进的稀疏采样策略进行全组织切片分析的深入和高通量空间蛋白质组学

快速阅读: 《Nature.com》消息，通过这种方法，在小鼠脑切片中总共鉴定了234,768个多肽和9,318种独特蛋白质。每一切片鉴定的蛋白质数量相近（9,107-9,228），超过96%的蛋白质由不同切片共享，表明主要差异在于蛋白质数量而非种类。总蛋白丰度的变化趋势与蛋白质鉴定数量相似。四种管家蛋白在切片和大部分条带中均匀分布，表明数据集无明显批次效应，验证了实验设计和数据获取的可靠性。

通过这种方式，在脑切片中总共映射和定量了234,768个多肽和9318种独特蛋白质（图2a；补充数据S2）。对于每一切片，鉴定的蛋白质总数非常接近（9107-9228），并且超过96%的蛋白质由不同的切片共享（图2b）。此外，从大多数切片中获得了约8000种蛋白质，只有少数位于边缘的切片除外（图2c），这表明小鼠大脑中空间蛋白质分布的主要差异在于蛋白质数量而非种类。总蛋白丰度的变化趋势与蛋白质鉴定的数量在切片和条带中的变化趋势相似（图2d）。发现对数10缩放后范围在6.5到7之间较窄，1.48%的异常值在右边缘条带的强度比其他条带低0.5至1个数量级（图2d）。在图2e中，总肽强度在不同条带间变化大约0.5个数量级，而质量控制样本（红点）均匀分布且高度可比，再次表明条带取样的可重复性、LC-MS系统的稳定分析以及条带和切片之间的可靠蛋白质组定量。条带间差异的原因在于它们的大小不一，这种差异可在后续的数据处理过程中被标准化。我们进一步测量了四种内源性管家蛋白的丰度，这些蛋白应该在整个小鼠大脑中均匀表达。如图2f及补充图S7所示，管家蛋白的丰度在切片和大部分条带中均匀分布。此外，我们在大规模蛋白质组学数据集中实施了批次效应评估。PCA和UMAP图显示组织切片、样品板和样品批次之间没有明显的亚群，蛋白质组定量结果高度重叠并随机分布（补充图S8），表明数据集中没有明显的批次效应存在。上述结果进一步证明了我们实验设计、取样策略和数据获取的可靠性，用于生成高质量的蛋白质组学数据。

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