基于整合蛋白质组学的工作流程：实现体液分类与单氨基酸变异溯源的法医学突破

本研究通过液相色谱-串联质谱(LC-MS/MS)数据非依赖采集(DIA)技术，建立了一种创新的蛋白质组学工作流程，成功解决了混合体液样本分类和单氨基酸变异(SAAV)溯源的法医学难题。研究揭示了外周血、精液等体液中特异性蛋白标志物的鉴别潜力，并通过t-分布随机邻域嵌入(t-SNE)分析证实其在混合样本中的区分能力，为法医物证鉴定提供了新思路。

　　

Highlight部分专业翻译：

样本采集

本研究从14名捐赠者(7男7女，年龄23-63岁，平均x_avg=34)获取生物样本。所有志愿者均签署知情同意书，样本采集过程严格遵守荷兰法医研究所隐私官制定的伦理规范(补充信息1)。

蛋白质鉴定

在所有纯样本中共鉴定出39,540种不同肽段。通过数据库搜索应用"三肽规则"，最终确认3,856种差异蛋白(图3)。需注意特定蛋白在单一体液中的存在可能源于其他体液的微量污染。

体液分类

当前方法存在局限性：数据变异性可能低于实际人群水平，且混合样本与纯样本来自相同个体，导致分类召回率可能被高估。此外，混合比例已知的实验条件与真实犯罪现场存在差异。

未来方向

建议开展更大规模研究验证蛋白质组分类方法的可重复性；优化样本前处理流程并实施严格质控；探索深度学习方法提升混合样本解析能力；建立标准化蛋白质组数据库；开发自动化分析流程加速法庭科学应用。

结论

通过数据非依赖采集(DIA)模式的LC-MS/MS技术，我们系统表征了外周血、精液等体液的特异性蛋白质组。t-SNE分析证明这些蛋白标志物具有优异的鉴别能力，而唾液等体液中的SAAV更展现出个体溯源的潜力。尽管存在样本污染等挑战，本研究为法医混合体液分析提供了创新解决方案。