Data independent acquisition (DIA) mass spectrometry is a powerful technique that is improving the reproducibility and throughput of proteomics studies. Here, we introduce an experimental workflow that uses this technique to construct chromatogram libraries that capture fragment ion chromatographic peak shape and retention time for every detectable peptide in a proteomics experiment. These coordinates calibrate protein databases or spectrum libraries to a specific mass spectrometer and chromatography setup, facilitating DIA-only pipelines and the reuse of global resource libraries. We also present EncyclopeDIA, a software tool for generating and searching chromatogram libraries, and demonstrate the performance of our workflow by quantifying proteins in human and yeast cells. We find that by exploiting calibrated retention time and fragmentation specificity in chromatogram libraries, EncyclopeDIA can detect 20-25% more peptides from DIA experiments than with data dependent acquisition-based spectrum libraries alone.

Abstract Data independent acquisition (DIA) mass spectrometry methods provide systematic and comprehensive quantification of the proteome; yet, relatively few open-source tools are available to analyze DIA proteomics experiments. Fewer still are tools that can leverage gas phase fractionated (GPF) chromatogram libraries to enhance the detection and quantification of peptides in these experiments. Here, we present nf-encyclopedia, an open-source NextFlow pipeline that connects three open-source tools—MSConvert, EncyclopeDIA, and MSstats—to analyze DIA proteomics experiments with or without chromatogram libraries. We demonstrate that nf-encyclopedia is reproducible both when run on a cloud platform or a local workstation and provides robust peptide and protein quantification. Additionally, we found that MSstats enhances protein-level quantitative performance over EncyclopeDIA alone. Finally, we benchmarked the ability nf-encyclopedia to scale to large experiments in the cloud by leveraging the parallelization of compute resources. The nf-encyclopedia pipeline is available under a permissive Apache 2.0 license—run it on your desktop, cluster, or in the cloud: https://github.com/TalusBio/nf-encyclopedia .

Sequencing-based technologies cannot measure post-transcriptional dynamics of the nuclear proteome, but unbiased mass-spectrometry measurements of nuclear proteins remain difficult. In this work, we have combined facile nuclear sub-fractionation approaches with data-independent acquisition mass spectrometry to improve detection and quantification of nuclear proteins in human cells and tissues. Nuclei are isolated and subjected to a series of extraction conditions that enrich for nucleoplasm, euchromatin, heterochromatin and nuclear-membrane associated proteins. Using this approach, we can measure peptides from over 70% of the expressed nuclear proteome. As we are physically separating chromatin compartments prior to analysis, proteins can be assigned into functional chromatin environments that illuminate systems-wide nuclear protein dynamics. To validate the integrity of nuclear sub-compartments, immunofluorescence confirms the presence of key markers during chromatin extraction. We then apply this method to study the nuclear proteome-wide response to during pharmacological degradation of the BET bromodomain proteins. BET degradation leads to widespread changes in chromatin composition, and we discover global HDAC1/2-mediated remodeling of chromatin previously bound by BET bromodomains. In summary, we have developed a technology for reproducible, comprehensive characterization of the nuclear proteome to observe the systems-wide nuclear protein dynamics.

Mass spectrometry is a powerful tool for quantifying protein abundance in complex samples. Advances in sample preparation and the development of data independent acquisition (DIA) mass spectrometry approaches have increased the number of peptides and proteins measured per sample. Here we present a series of experiments demonstrating how to assess whether a peptide measurement is quantitative by mass spectrometry. Our results demonstrate that increasing the number of detected peptides in a proteomics experiment does not necessarily result in increased numbers of peptides that can be measured quantitatively.

SUMMARY The absence of thousands of recently annotated small open reading frame (smORF)-encoded peptides and small proteins (microproteins) from databases has precluded their analysis in metabolism and metabolic disease. Given the outsized importance of small proteins and peptides such as insulin, leptin, amylin, glucagon, and glucagon-like peptide-1 (GLP-1) in metabolism, microproteins are a potentially rich source of uncharacterized metabolic regulators. Here, we annotate smORFs in primary differentiated brown, white, and beige mouse adipose cells. Ribosome profiling (Ribo-Seq) detected a total of 3,877 unannotated smORFs. Analysis of RNA-Seq datasets revealed diet-regulated smORF expression in adipose tissues, and validated the adipose translation of the feeding-neuron marker gene Gm8773. Gm8773 encodes the mouse homolog of FAM237B, a neurosecretory protein that stimulates food intake and promotes weight gain in chickens. Testing of recombinant mFAM237B produced similar orexigenic activity in mice further supporting a role for FAM237B as a metabolic regulator and potentially part of the brain-adipose axis. Furthermore, we demonstrated that data independent acquisition mass spectrometry (DIA-MS) proteomics can provide a sensitive, flexible, and quantitative platform for identifying microproteins by mass spectrometry. Using this system led to the detection of 58 microproteins from cell culture and an additional 33 from mouse plasma. The proteomics data established the anti-inflammatory microprotein AW112010 as a circulating factor, and found that plasma levels of a microprotein translated from a FRS2 uORF is elevated in older obese mice. Together, the data highlight the value of this database in examining understudied smORFs and microproteins in metabolic research and identifying additional regulators of metabolism.

Diastolic dysfunction is a prominent feature of cardiac aging in both mice and humans. We show here that 8-week treatment of old mice with the mitochondrial targeted peptide SS-31 (elamipretide) can substantially reverse this deficit. SS-31 normalized the increase in proton leak and reduced mitochondrial ROS in cardiomyocytes from old mice, accompanied by reduced protein oxidation and a shift towards a more reduced protein thiol redox state in old hearts. Improved diastolic function was concordant with increased phosphorylation of cMyBP-C Ser282 but was independent of titin isoform shift. Late-life viral expression of mitochondrial-targeted catalase (mCAT) produced similar functional benefits in old mice and SS-31 did not improve cardiac function of old mCAT mice, implicating normalizing mitochondrial oxidative stress as an overlapping mechanism. These results demonstrate that pre-existing cardiac aging phenotypes can be reversed by targeting mitochondrial dysfunction and implicate mitochondrial energetics and redox signaling as therapeutic targets for cardiac aging.

Data independent acquisition (DIA) mass spectrometry is a powerful technique that is improving the reproducibility and throughput of proteomics studies. We introduce a new experimental workflow that uses this technique to construct chromatogram libraries that capture fragment ion chromatographic peak shape and retention time for every detectable peptide in an experiment. These coordinates calibrate information in spectrum libraries or protein databases to a specific mass spectrometer and chromatography setup, and enable sensitive peptide detection in quantitative experiments. We also present EncyclopeDIA, a software tool for generating and searching chromatogram libraries, and demonstrate the performance of our workflow by quantifying proteins in human and yeast cells. We find that by exploiting calibrated retention time and fragmentation specificity in chromatogram libraries, EncyclopeDIA can detect and quantify >50% more peptides from DIA experiments than with DDA- based spectrum libraries alone.