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摘要

绝大多数串联质谱蛋白质组学实验，最终目标不仅是鉴定复杂样本中的蛋白质，还要完成定量分析。本文对串联质谱分析工具集Crux进行功能拓展，新增肽段无标记定量模块。该模块参照主流软件FlashLFQ的算法开发，经测试兼具高效率与高准确度。相较于原工具，其运行速度提升1.9倍，内存占用降低26%。全新的crux-lfq定量命令已集成至Crux 5.0版本。

williamnoble@uw.edu

attila.kerteszfarkas@gmail.com

#蛋白质组学 #串联质谱 #蛋白质定量 #无标记定量

方法

基准测试数据集

表1主流无标记定量软件汇总

引用量数据均截至2025年7月1日，来源于谷歌学术

肽段鉴定与定量

表26款无标记定量工具输出结果的皮尔逊相关系数

表中数值为2款工具在IonStar数据集20组质谱数据下皮尔逊相关系数的平均值±标准差

结果

CruxLFQ结果与现有无标记定量工具结果具有一致性

图16款无标记定量工具结果对比

各子图为2款不同工具计算得到的肽段log₂强度散点图，对比工具包括MaxQuant、IonQuant、Sage、FlashLFQ、proteomicsLFQ与CruxLFQ。数据取自人-大肠杆菌混合数据集的任意1组质谱数据，对应谱图文件：B02_001_161103_B1_HCD_OT_4 μL。

基于多物种加标数据集的验证

图2定量变化趋势对比

(A) 向人源样本中加入5种不同浓度梯度的大肠杆菌蛋白，采用多种定量方法计算肽段log₂倍数变化值的分布。大肠杆菌蛋白设置5个梯度（A：1倍、B：1.5倍、C：2倍、D：2.5倍、E：3倍）；柱状图为A分别对比B、C、D、E的对数倍数变化，水平线代表理论预期log₂倍数变化值。

(B) 实验设计与A组一致，但分析对象更换为人源肽段的组间定量结果；由于各组人源肽段含量恒定，其理论log₂倍数变化值为0。

CruxLFQ运算速度与内存占用均具备优势

图3CruxLFQ与FlashLFQ性能基准测试

(A) 2款工具的实际运行时长随数据集规模的变化趋势，数据为3组随机谱图文件集的平均值。

(B) 2款工具的内存占用随数据集规模的变化趋势，数据为3组随机谱图文件集的平均值。

数据

本研究所用数据集为IonStar数据集，访问地址

https://www.ebi.ac.uk/pride/archive/projects/PXD005590

对应的蛋白数据库下载地址

https://ftp.pride.ebi.ac.uk/pride/data/archive/2018/05/PXD003881/Human_ecoli_trypsin_1501v_uniprot_sprot.fasta

代码获取

全新CruxLFQ模块已整合至Crux 5.0版本工具集，官网

https://crux.ms

软件基于Apache协议开源，同时提供适配Windows、macOS、Linux系统的预编译程序

本文图1、图2 的绘制脚本已上传至Zenodo平台，编号

10.5281/zenodo.16909294

详细总结

思维导图

主流LFQ工具概况

截至2025年7月谷歌学术引用数据

参考

J Proteome Res. 2026 Jun 11. doi: 10.1021/acs.jproteome.6c00336.

Label-Free Quantification in the Crux Toolkit

注：AI辅助创作，如有不当欢迎指出。内容仅供参考，不构成任何建议。