PaSER 2022

PaSER 整合的实时搜库和智能采集功能打破了数据分析的瓶颈

通用性

• PaSER 支持所有 timsTOF Pro 和 fleX 平台。

4D-蛋白质组学

• 尽管 CCS 信息的加入使得数据量大增，但 PaSER 的实时搜库功能则能应对大数据带来的挑战，即使包括像磷酸化在内的多种翻译后修饰同时检索，实时搜库功能也能轻松应对。

GPU 支持的海量数据并行计算

• PaSER 基于 GPU 计算，可提供数以千计的 CUDA 核心并行数据处理。

PaSER 数据查看

• 从高水平实验信息到目标特定碎片离子谱图，PaSER 实现在集成视图中查看数据的全部细节信息。

智能化

• PaSER 可以智能化决定样本列队分析进程，每个样本采集结束时，通过将实验结果与预设的蛋白质或肽段鉴定数量标准比对，来决定样品队列继续与否，该功能可核验方法的适用性、节省稀有样本、昂贵耗材和机时。

1）安心上机稀有样本

2）高效利用珍贵机时

3）避免浪费高成本样本

4）无需再耗时等待 QC 结果来确定系统适用性

5）方法开发过程中无需等待搜库结果

TIMScore 引入 CCS 维度来为 4D-蛋白质组学提供更高的 PSM （ peptide-spectrum Match ）、肽段和蛋白质鉴定数量。

PaSER 搜索引擎将肽段的 CCS 测量值与预测值进行比较，并计算出每张谱图对应的前五个候选肽段的 TIMScore 值。TIMScore 的优势体现在肽段验证和 FDR（ False Discovery Rate ）评估中， 在不支持 CCS 值的算法中，只能利用两个维度数据来评估 FDR，目标肽段和候选肽段基于 1% 误差进行的判定（ Panel A ）。而支持 CCS 值的 TIMScore 算法中，候选肽段可在三个维度上矢量化，从而能够通过可显著区分的等值平面来进行 1% 误差卡控，使用等值平面判定可提高结果的准确度和精确度，有助于验证以前在传统二维数据中评分不佳的 PSM。

PaSER 2022 整合了来自 Lilley 等人实验室的 DIA-NN 定制版软件，成为了一个能够满足 dia-PaSEF 数据处理的平台。TIMS DIA-NN 可以为大队列实验提供可靠的、稳健的和精确定量支持。PaSER 对 dia-PaSEF 工作流采用相同的机制，将实时 MS 数据和 DIA 窗口从采集服务器传输到 PaSER 服务器，在采集结束时自动触发谱图库比对操作并将结果进行记录。TIMScore 支持的 DDA 搜库结果可轻松用于谱图库构建，或可将其他搜库软件生成的谱图库进行导入。项目结束时，用户可触发项目内不同样品间 MBR（ match between run ）来查看详细定量结果，这为用户提供了一个 dda-PASEF 和 dia-PASEF 两种数据集成的分析环境。

超高搜索速度获取无损搜库结果。

A)  人源细胞裂解样品多次重复 DDA 采集结果在 PaSER 和 MaxQuant 上的鉴定结果比较

B)  人源细胞裂解样品多次重复 DDA 采集结果在 PaSER 和 MaxQuant 上的鉴定结果比较

C)  PaSER 和 MaxQuant 搜库结果中蛋白一致性达 97%，肽段一致性达 90%

PaSER 对同一数据的实时搜库获取结果与离线模式搜索结果一致。由于 PaSER 是基于 GPU 的搜库算法，因此相比于 CPU 其运行时间可忽略不计。

除此之外，PaSER 也为需要更大检索范围的特定应用（ 如 PTM ）提供可行性。PaSER 建立的搜库基准与 DDA 搜库金标准水平相当，甚至更好。

TIMS Vis 提供了强大的四维蛋白质组学数据查看能力，有可能看到之前未能观察到的数据，在四级杆和 TOF 之前的离子淌度的分离和聚焦可以实现对同重素或者质荷比接近的离子进行分离。在分析富集的 PTM 样本或复杂样本时，如果采用其它技术，共洗脱的同重素或质荷比接近的离子会产共同碎裂现象，采用 timsTOF Pro/fleX 则可以通过 CCS值的不同进行分离，相对之前的技术，无论是在可视化方面还是库检索方面，这都是一种新的能力。我们为质量相同离子淌度值不同的离子定义一个新的值 MOMA（ mobility offset mass aligned ），TIMS Vis 可从复杂的数据中提取这个信息，并且在数据库检索结束后，可以通过设置容差（Tolerance）自由显示特征（Features）和PSMs的叠合图，让您产生之前从未有过的新发现。