《Nature》：新方法提高單細胞蛋白質組學質譜定量準確度

　　單細胞蛋白質組學在蛋白豐度檢測、轉錄修飾和翻譯后修飾方面填補了單細胞轉錄組學的空白。單細胞蛋白質組學質譜（SCoPE-MS）是近年來興起的一種定量分析多功能單細胞蛋白質組的方法，這種方法采用同位素標記和載體蛋白質組學來分析單個細胞【1】。同位素標記具有相同質量的化學標簽，其中包含了獨特的質量條碼，這些條碼能夠通過肽片段化顯示出來，進而進行定量分析，它的優點是所有樣品中的肽在質譜圖中均顯示一個峰，從而增加了信號強度，并且能夠同時分離肽離子【2】（圖1）

圖1. 圖解單細胞蛋白質組學質譜技術

　　SCoPE-MS利用這一特性，通過將“載體”樣品加入單細胞蛋白質組100倍至200倍水平，可以分析單細胞蛋白質組【1,3】。雖然這項技術的出現令人鼓舞，但是當載體蛋白質組加入的量過高時，從單細胞組獲得的數據準確性和它的生物學結論都大打折扣。

　　近日，來自Genentech的Christopher M. Rose與慕尼黑工業大學Bernhard Kuster團隊合作在Nature Methods雜志上發表題為Defining the carrier proteome limit for single-cell proteomics的研究論文，這篇論文給出了載體蛋白質組水平和SCoPE-MS定量準確性之間的關系，為未來單細胞蛋白質組學的實驗設計、數據收集和數據分析提供了指導，同時作者介紹了自己研發的程序SCPComponsion，這個程序能夠對單細胞蛋白質組學質譜進行快速的質量控制分析。

　　首先，作者對HeLa細胞胰酶消化液進行同位素標記好后從1：1到1：100000稀釋了10個樣，分別于同水平參考樣進行比對，找到了定量的動態范圍。同時，作者發現了“載體蛋白質組效應”：為了保持質譜實驗中定量的準確性，載體蛋白質組的水平和采樣離子的數量都需要增加，但是高水平的載體蛋白質組可能導致單細胞離子采樣不足。

　　為了更好地了解載體蛋白質組水平增加對單細胞信號檢測的影響，作者通過評估離子取樣、定量動態范圍和multiplexing水平來表征復雜生物樣品的變化，結果發現以上三種變化和取樣離子數有關。基于以上結果，在ScoPE-MS實驗中保持定量準確度的主要因素是單細胞通道離子的充分采樣。選擇好儀器參數和分析后定量SNR濾波可以提高SCoPE-MS實驗得出的生物學結論準確性。

　　最后，作者介紹了他們做的一個軟件工具，叫SCPComponion（單細胞蛋白質組學伴侶），它可以快速分析用戶提供的SCP-MS數據，進行參數分析和數據特征的檢測（https://www.github.com/scp-ms/SCPCompanion）（圖2）。

圖2. SCPCompanion的圖形用戶界面

　　單細胞蛋白質組的質譜檢測中，載體蛋白質組的引入本身就帶有爭議，但是作者的新方法能夠通過優化儀器參數后，即便在載體蛋白質組水平較高的情況下也可以準確地定量數據。

　　目前，單細胞蛋白質組學尚處于初級階段，與單細胞RNA序列分析相比深度有限。RNA測序技術無法檢測翻譯后事件（如磷酸化或降解），而SCP-MS檢測深度可以增加到約5000個蛋白質，這種檢測深度能夠和單細胞RNA測序相媲美，并可能為未來單細胞分析添加重要的信息。

　　新的SCoPE-MS方法再次增加了SCP-MS的分析深度，同時讀者可以參考SCPComponion軟件對檢測數據進行評估和分析。作者預測下一代單分子蛋白質測序方法的重大進展可能會基于非質譜技術。

　　原文鏈接：

　　https://doi.org/10.1038/s41592-020-01002-5

　　參考文獻

　　1. Budnik, B., Levy, E., Harmange, G. & Slavov, N. SCoPE-MS: mass spectrometry of single mammalian cells quantifes proteome heterogeneity during cell diferentiation. Genome Biol. 19, 161 (2018).

　　2. Bakalarski, C. E. & Kirkpatrick, D. S. A biologist’s feld guide to multiplexed quantitative proteomics. Mol. Cell. Proteomics 15, 1489–1497 (2016).

　　3. Specht, H., Emmott, E., Koller, T. & Slavov, N. High-throughput single-cell proteomics quantifes the emergence of macrophage heterogeneity. Preprint at bioRxiv https://doi.org/10.1101/665307 (2019).