告別數據漏失！DIA 質譜技術全面改寫蛋白質體學規則｜圖爾思生技

在蛋白質體學研究中，您是否也常面臨數據缺失值 (Missing values) 過高，或低豐度蛋白質無法檢出的瓶頸？傳統 DDA 質譜的數據漏失痛點，現在正被全新的 DIA 質譜技術徹底解決！

如果您的實驗正被數據缺失、臨床樣本再現性差等問題所困擾，圖爾思全新上線的 DIA 質譜服務 將會是最完美的解答 。 

什麼是 DDA 跟 DIA 質譜?
DDA (數據依賴型採集, Data-Dependent Acquisition)：

• 運行機制：只抓取訊號最強的前幾名 (Top-N) 前驅離子進行後續碎裂分析。
• 技術特點：容易漏掉低豐度的蛋白質，導致樣本間的數據再現性較差；但其數據質量較清晰、圖譜干擾少，利於人工或軟體辨識。 

DIA (數據非依賴性採集, Data-Independent Acquisition)：

• 運行機制：系統化掃描所有既定區間內的離子，並進行全面碎裂分析。
• 技術特點：能大幅提升數據覆蓋深度與再現性。其複雜度高，但透過先進 AI 演算法的強力支援，依然能帶來高準確度的鑑定與定量結果。

• 大幅度減少數據缺失與低豐度蛋白質的漏失。
• 完美增加數據的整體深度與覆蓋度。

應用指南：DDA 與 DIA 分別適合哪些研發情境?

根據實驗目的，建議採用不同的技術策略：

質譜技術	適用場景
DDA 質譜	1. 圖譜庫建立 (Special Library) 2. 未知物與新蛋白質發現 (Proteomics Discovery) 3. 蛋白質轉譯後修飾 (PTM) 精確分析 4. 少樣品數的高深度蛋白質身分鑑定
DIA 質譜	1. 臨床大規模蛋白質體研究 (Large Clinical Cohorts) 2. 生物標記挖掘與驗證 (Biomarker Discovery & Validation) 3. 系統生物學與動態追蹤 (Dynamic Tracking)

臨床趨勢：從 DDA 邁向 DIA 的新世代
過去二十年間，質譜學逐漸取代抗體學以及二維電泳，成為奠定臨床大規模蛋白質體學的核心分析技術。

起初，DDA 質譜技術因不需依賴抗體、可研究未知之蛋白質及轉譯後修飾，單次分析涵蓋近千種蛋白質，推動了臨床研究從傳統假說驗證邁向系統探索。

然而，為了在樣本量有限但需高度再現性的臨床情境下，更穩定地偵測到更多潛在的新型生物標誌物與低豐度蛋白質，自2012年瑞士聯邦理工學院 Ruedi Aebersold 教授團隊提出 DIA 概念後，DIA 已漸漸取代 DDA，成為臨床發現階段不可或缺的方法學 [1-3]。

科學備註：雖然 DIA 比起保守的 DDA 能比對到更多蛋白質，但是在生物學驗證層面來說，兩者為互補性的關係，進而與基因體與轉錄體等多體學整合，推動現代精準醫療的發展。

圖爾思 DIA 質譜服務 全新上線！
圖爾思致力於提供更完善的質譜分析生態系，除了既有的高品質 DDA 服務，現在我們正式推出 DIA 質譜技術服務！

• 如果您的生物樣品數不多，但想要最大限度的比對蛋白質...
• 如果您已經受夠了數據缺失以及跨批次的不穩定性...

很明顯，傳統 DDA 已經無法滿足您的前沿實驗需求。圖爾思 DIA 質譜服務現在隨時歡迎您嘗試，讓我們與您一起深化研究數據，拓展精準醫療的新可能！


參考文獻

1. Definitive benchmarking of DDA and DIA for host cell protein analysis on the Orbitrap Astral in a regulatory-aligned framework
2. Tear fluid proteomics: a comparative study of DIA and DDA mass spectrometry
3. Data-independent acquisition (DIA): An emerging proteomics technology for analysis of drug-metabolizing enzymes and transporters