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Mascot Distiller 支持布鲁克 timsTOF 质谱仪上的 Thunder‑DDA‑PASEF 采集模式。

本月精选研究介绍了在小鼠睾丸组织中鉴定出组蛋白L 乳酰化和 D 乳酰化修饰。

欢迎于今年 8 月前往法国里昂，在 2026 年国际质谱大会（IMSC）上与我们见面。

Mascot：25 年来值得信赖的质谱蛋白质鉴定参考标准

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处理 Thunder DDA PASEF 数据

Thunder DDA PASEF 是布鲁克 timsTOF 质谱仪上近期推出的一种 LC IMS MS 采集策略。该方法名称源于其在 1/K0 离子淌度和 m/z 通道中所采用的闪电形状的碎片隔离窗口。它更善于捕获 HLAlps（人类白细胞抗原 I 类肽配体）的特征，包括频繁出现的单电荷前体离子及其较窄的肽长分布。

Mascot Distiller 原生支持 DDA PASEF，当然也包括 Thunder DDA PASEF。我们重新处理了 JPOST 项目 PXD040385 中的原始文件，该数据集比较了血浆样品在标准 DDA PASEF 与 Thunder DDA PASEF 方法下的表现。默认处理选项中的前体离子分组包含一个 1/K0 容差，由 “precursorIonMobilityGroupTol” 设定。对于这些数据，我们将该值设为 0.01，比默认的 0.026 更为严格。

数据库搜索参数依据原始文献设定。序列数据库为论文中使用的混合物种数据库，检索时不设酶切特异性。最后，通过机器学习（MS2PIP、Percolator）对结果进行精修。

标准 DDA PASEF 方法在 1% FDR 下得到 4937 个可信序列匹配，而 Thunder DDA PASEF 得到 8814 个，增加了近 80%。经 NetMHCpan 预测为 HLAI 配体（长度 8–13 个氨基酸）的鉴定肽段数，从 DDA PASEF 的 2919 条增至 Thunder DDA PASEF 的 4860 条。完整结果已发布在我们的网站上。

使用Mascot 发表的特色文章

在这里，我们重点介绍了最近有趣且重要的文章，该文章采用Mascot进行蛋白质鉴定，定量或表征，如果您想要您的文章也在这里重点推荐，请发送给我们PDF或URL。

Both L-Lactyl and D-Lactyl Enantiomers Modify Histones in Mouse Testis

L-乳酰化和D-乳酰化对映体均可修饰小鼠睾丸中的组蛋白

Julie Manessier, Hassan Hijazi, Lisa Vizzini, Sabine Brugière, Marie Courçon, Christophe Masselon, Alberto de la Iglesia, Julie Cocquet, Delphine Pflieger

Molecular & Cellular Proteomics 25(7):101601, July 2026, doi:10.1016/j.mcpro.2026.101601

动态的组蛋白翻译后修饰在基因表达中具有关键作用。赖氨酸乳酰化是近期发现的一种组蛋白翻译后修饰，以L-和D-乳酰化两种对映异构体形式存在。作者开发了一种靶向LC-MS/MS工作流程，用于识别健康小鼠组织组蛋白赖氨酸上的这两种修饰。

从小鼠成体睾丸中提取组蛋白，并与携带L-或D-乳酰基团的重同位素标记合成肽混合。经LC-MS/MS分析后，使用内部开发的MGFBoost软件将原始数据转换为峰列表。数据依赖性采集（DDA）数据通过Mascot Server 2.8进行检索，随后在Proline软件中处理以估算乙酰化的化学计量比，从而与乳酰化水平进行比较。平行反应监测（PRM）数据的定量分析在Skyline软件中完成，以合成肽作为内标。

作者在组蛋白H3和H4的多个赖氨酸残基上鉴定出两种形式的乳酰化。尽管细胞内L-乳酸的丰度更高，但多个位点上的L-和D-乳酰化水平几乎相等。虽然组蛋白乳酰化在整个组蛋白H3和H4上的化学计量比较低（约0.01%~0.44%），但在组蛋白H3和H4的C端，其丰度超过了乙酰化，并在组蛋白折叠结构域中更为丰富。作者推测可能存在一种产生两种乳酸对映异构体混合物的机制，或者存在一种更直接的乳酰化底物，从而导致L-和D-乳酰化对组蛋白的修饰。

IMSC 2026

今年 8 月，欢迎在法国里昂举行的 IMSC 2026（国际质谱大会）上与我们会面。会议期间（8 月 22 日至 28 日），我们在 40 号展位。敬请莅临，观看最新版本 Mascot 的现场演示。

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Matrix Science为蛋白组学的研究人员以及科学家提供生物信息分析工具，帮助大家更快速，更可信的鉴定和定量蛋白。Mascot每年被2000 多篇论文引用，软件全线支持来自Agilent, Bruker, Sciex, Shimadzu, Thermo Scientific和Waters质谱仪生成的质谱数据。

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