化学蛋白质组学是注释蛋白质功能和发现生物活性配体靶标的重要工具。在化学蛋白质组学技术中，最常用的是基于活性的蛋白质分析（Activity-based protein profiling，简称ABPP），该方法通过结合活性分子探针标记和串联质谱分析，实现靶蛋白的鉴定。随着定量组学技术的发展，科学家们将活性分子探针和基于同位素标签的蛋白质组学方法相结合，开发了一系列定量化学蛋白质组学技术，包括基于一级谱定量的isoTOP（基于同位素的串联正交蛋白水解）-ABPP技术和rdTOP（基于还原二甲基化的串联正交蛋白水解）-ABPP技术以及基于二级谱定量的MTRP（多通道活性巯基筛选）技术和SLC（流线型的半胱氨酸）-ABPP技术。然而，这些技术依赖于半随机性的数据依赖型质谱采集模式（Data-dependent acquisition，简称DDA），以及成本高昂的同位素定量标签试剂，限制了化学蛋白质组学技术在多维分析和高通量筛选中的应用。

伴随着高灵敏度、高分辨率、高精度的质谱仪器的快速更新，以及生物信息学对于海量数据处理能力的不断提高，近些年来兴起的基于数据非依赖型采集的质谱采集模式Data-independent acquisition，简称DIA）逐渐在蛋白质组学研究领域中崭露头角。与传统的DDA模式不同，DIA模式并不仅限于对高强度的肽段离子进行采集和分析，而是将离子根据质荷比大小划分成若干个采集窗口后，对每个窗口中所有肽段进行合并分析，从而可以实现无遗漏、无差异的肽段信息采集，因此，DIA模式具有更好的覆盖度，重现性以及定量准确性。

近日，北京大学化学与分子工程学院、北大-清华生命科学联合中心王初课题组在Journal of the American Chemical Society杂志上发表了题为“Quantitative Chemoproteomic Profiling with Data-Independent Acquisition-based Mass Spectrometry”的研究论文。在这项工作中，作者将DIA模式与ABPP技术相结合，发展了名为DIA-ABPP的无标定量方法。该方法解决了之前定量技术中由DDA模式引起的数据丢失严重以及高成本的同位素标签试剂的使用等问题，是一种覆盖度高、重现性好以及定量准确的化学蛋白质组学新策略。

在完成方法的建立和优化后，作者首先利用DIA-ABPP对活性代谢物——4-羟基壬烯醛（HNE）修饰半胱氨酸的反应性进行了系统的分析。得到了每个活性半胱氨酸对应的HNE剂量效应曲线以及半数效应浓度（EC50）。除了已知的HNE修饰位点外，本工作还发现神经酰胺-1-磷酸转移蛋白（CPTP）的C105也是对于HNE高敏感的半胱氨酸位点，这些数据可以为后续内源亲电修饰在细胞内的生物机制研究提供更加完整的数据支持。

此外，作者也将新方法用于共价片段小分子库的筛选。作者构建了24个共价片段分子库进行分析，发现了563个可靶向的蛋白质。对于单一蛋白而言，新方法可以鉴定到