第五屆單細胞與空間組學論壇

近日，武漢大學陳素明團隊在國際知名期刊《Nature Communications》發(fā)表了一項突破性研究：研究團隊開發(fā)的XL-MSDigger平臺，通過深度學習技術攻克了交聯(lián)質(zhì)譜（XL-MS）數(shù)據(jù)分析中的關鍵難題，為蛋白質(zhì)結(jié)構解析、蛋白相互作用網(wǎng)絡研究及疾病機制探索提供了更強大的工具。該研究有望推動腫瘤、遺傳病等領域的精準診療創(chuàng)新。

Deep4D-XL 模型的框架與性能比較

技術瓶頸與創(chuàng)新突破

大規(guī)模交聯(lián)肽段四維信息數(shù)據(jù)集的構建及 Deep4D-XL 模型的性能

交聯(lián)質(zhì)譜技術能夠通過化學交聯(lián)劑捕獲蛋白質(zhì)在天然狀態(tài)下的三維結(jié)構及相互作用信息，是生命科學領域的重要研究手段。然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析方法存在假陽性率高、覆蓋范圍有限等問題，尤其難以處理低豐度交聯(lián)肽或復雜蛋白質(zhì)復合體。

研究團隊開發(fā)的XL-MSDigger平臺，其核心為深度學習模型Deep4D-XL。該模型首次實現(xiàn)了對交聯(lián)肽的多維信息精準預測，包括保留時間（RT）、碰撞截面（CCS）和碎片離子強度。實驗表明，Deep4D-XL的預測精度顯著優(yōu)于現(xiàn)有工具（如xiRT），在多個獨立數(shù)據(jù)集上均表現(xiàn)出更高穩(wěn)定性和準確性。

XL-MSDigger 的功能模塊與工作流程

三大核心功能提升分析效能

XL-MSDigger 中基于 DDA 的交聯(lián)質(zhì)譜分析重評分方法的性能

1.深度挖掘DDA數(shù)據(jù)：

XL-MSDigger通過深度學習重評分算法，對數(shù)據(jù)依賴性采集（DDA）的XL-MS數(shù)據(jù)進行了優(yōu)化。在40個HeLa細胞交聯(lián)蛋白質(zhì)組樣本中，平臺將蛋白質(zhì)間交聯(lián)肽的識別數(shù)量提升了106.9%，相關蛋白相互作用（PPIs）數(shù)量增加76.3%，且結(jié)果可靠性更高。

2.實現(xiàn)DIA分析的FDR精準控制：

針對數(shù)據(jù)非依賴性采集（DIA）技術，平臺首次構建了交聯(lián)肽的誘餌譜庫，并結(jié)合神經(jīng)網(wǎng)絡重評分算法，解決了DIA-XL-MS中假發(fā)現(xiàn)率（FDR）評估缺失的難題。在20個DIA數(shù)據(jù)集中，目標交聯(lián)前體離子識別數(shù)量提升約5倍，且目標與誘餌肽的評分分布分離度顯著改善。

3.預測譜庫推動靶向分析：

基于Deep4D-XL生成的預測譜庫，XL-MSDigger支持無需實驗譜庫的DIA交聯(lián)分析。在針對HSP90AA1等關鍵蛋白的靶向研究中，DIA分析識別出的蛋白相互作用數(shù)量遠超傳統(tǒng)DDA方法，為低豐度相互作用研究提供了新路徑。

XL-MSDigger 中基于 DIA 的交聯(lián)質(zhì)譜分析重評分方法的有效性

基于預測譜庫的 DIA 交聯(lián)質(zhì)譜分析

研究意義與未來展望

該平臺在多種實驗設置（如不同質(zhì)譜儀器、可切割/不可切割交聯(lián)劑）中均表現(xiàn)出強適用性，為蛋白質(zhì)結(jié)構生物學、疾病相關蛋白復合體研究及藥物靶點發(fā)現(xiàn)提供了高效工具。例如，在腫瘤研究中，XL-MSDigger可更全面地繪制蛋白相互作用網(wǎng)絡，助力揭示致癌機制；在精準醫(yī)療中，其高靈敏度特性有助于發(fā)現(xiàn)疾病生物標志物。

XL-MSDigger是首個整合多維預測與DDA/DIA雙模式分析的XL-MS通用解決方案。未來研究團隊將進一步優(yōu)化模型，推動其在規(guī)?；鞍踪|(zhì)組學研究中的應用。

https://www.nature.com/articles/s41467-026-69489-8

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