DIA(Data-Independent Acquisition)가 Proteomics 표준이 되는 이유

1. DDA에서 DIA로: 왜 변화가 필요했는가DDA의 강점새로운 단백질 발견에 유리높은 MS/MS 스펙트럼 품질라이브러리 구축 용이그러나 현실적 한계문제영향stochastic sampling재현성 저하missing value통계 분석 왜곡low-abundance 검출 불안정biomarker 신뢰도 하락multi-site 비교 어려움임상 적용 제한👉 연구 단계에서는 유용하지만,정량 플랫폼으로는 불안정했다.2. DIA의 핵심 개념: “모든 것을 본다”DIA 작동 방식m/z 범위를 일정 window로 분할각 window 내 모든 precursor를 fragmentation반복적으로 전체 범위 스캔👉 선택이 아닌 전수 조사 방식핵심 차이특징DDADIAprecursor 선택상위 N개전체샘플링 방식확률적체계적..
제약산업 2026. 3. 11. 20:47
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