The plasma proteome is the ultimate target for biomarker discovery. It stores an endless amount of information on the pathophysiological status of a living organism, which is however still difficult to comprehensively access. The high structural complexity of the plasma proteome can be addressed by either a system-wide and unbiased tool such as mass spectrometry (LC-MS/MS) or a highly sensitive targeted immunoassay such as the Proximity Extension Assays (PEA). In order to address relevant differences and important shared characteristics, we tested the performance of LC-MS/MS in data-dependent and -independent acquisition modes and PEA Olink to measure circulating plasma proteins in 173 human plasma samples from a Southern German population-based cohort. We demonstrated the measurement of more than 300 proteins with both LC-MS/MS approaches applied, mainly including high abundance plasma proteins. By the use of the PEA technology, we measured 728 plasma proteins, covering a broad dynamic range with high sensitivity down to pg/ml concentrations. In a next step, we quantified 35 overlapping proteins with all three analytical platforms, verifying the reproducibility of data distributions, measurement correlation and gender-based differential expression. Our work highlights the limitations and the advantages of both, targeted and untargeted approaches, and prove their complementary strengths. We demonstrated a significant gain in proteome coverage depth and subsequent biological insight by platforms combination a promising approach for future biomarker and mechanistic studies.

中文翻译：

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血浆蛋白质组学的多平台方法：Olink PEA技术与基于质谱的蛋白质谱分析的互补性

血浆蛋白质组是生物标志物发现的最终目标。它存储了关于生命有机体病理生理状态的无尽信息，但是仍然很难全面获取。血浆蛋白质组的高结构复杂性可以通过系统范围内的无偏工具（例如质谱（LC-MS / MS））或高度敏感的靶向免疫分析（例如邻近扩展分析（PEA））来解决。为了解决相关差异和重要的共有特征，我们测试了LC-MS / MS在数据依赖性和非依赖性采集模式下的性能以及PEA Olink来测量来自德国南部人群的173种人血浆样品中的循环血浆蛋白队列。我们展示了使用两种LC-MS / MS方法都能测量300多种蛋白质，主要包括高丰度血浆蛋白。通过使用PEA技术，我们测量了728种血浆蛋白，涵盖了高达pg / ml浓度的高动态范围。在下一步中，我们使用所有三个分析平台对35种重叠蛋白进行了定量，验证了数据分布，测量相关性和基于性别的差异表达的可重复性。我们的工作突出了针对性和非针对性方法的局限性和优势，并证明了它们的互补优势。我们证明了蛋白质组覆盖深度的显着提高以及随后平台的生物学见解，结合了未来生物标志物和机理研究的有前途的方法。涵盖了广泛的动态范围，并具有低至pg / ml浓度的高灵敏度。在下一步中，我们使用所有三个分析平台对35种重叠蛋白进行了定量，验证了数据分布，测量相关性和基于性别的差异表达的可重复性。我们的工作突出了针对性和非针对性方法的局限性和优势，并证明了它们的互补优势。我们证明了蛋白质组覆盖深度的显着提高以及随后平台的生物学见解，结合了未来生物标志物和机理研究的有前途的方法。涵盖了广泛的动态范围，具有低至pg / ml浓度的高灵敏度。在下一步中，我们用所有三个分析平台对35种重叠蛋白进行了定量，验证了数据分布，测量相关性和基于性别的差异表达的可重复性。我们的工作突出了针对性和非针对性方法的局限性和优势，并证明了它们的互补优势。我们证明了蛋白质组覆盖深度的显着提高以及随后平台的生物学见解，结合了未来生物标志物和机理研究的有前途的方法。测量相关性和基于性别的差异表达。我们的工作突出了针对性和非针对性方法的局限性和优势，并证明了它们的互补优势。我们证明了蛋白质组覆盖深度的显着提高以及随后平台的生物学见解，结合了未来生物标志物和机理研究的有前途的方法。测量相关性和基于性别的差异表达。我们的工作突出了针对性和非针对性方法的局限性和优势，并证明了它们的互补优势。我们证明了蛋白质组覆盖深度的显着提高以及随后平台的生物学见解，结合了未来生物标志物和机理研究的有前途的方法。