Navarro, Nature Biotech 2016のベンチマークとなる論文に基づいて、装置用に作成された有機体3種の混合データセットを使用し、Q ExactiveまたはTripleTOF装置のいずれかより取得したデータ非依存性取得（DIA）データを利用する実務経験を積みます。保持時間校正向けの自動iRT校正でDDAデータからスペクトルライブラリと、ペプチドピーク検出のmProphet学習モデルを構築するDIAには、ペプチド検索のインポートウィザードを使用します。保持時間、ピーク領域、質量精度、CVを含むSkyline概要プロットの豊富なコレクションを使用してデータ品質を評価します。最後に、グループ比較を実行し、各有機体で予想される比率をデータがうまく取得できたかを評価します。 （35ページ）

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* - v20.1にて導入。 v21.1で更新。

2020年4月7日にSkylineチームが作成した ウェビナー#18: SkylineにおけるDIA/SWATHデータ解析 を再訪は、最新資料のライブプレゼンテーションです。
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2017年1月25日にSkylineチームが作成した ウェビナー#14: Skylineを使用した大規模DIAでは、初めてDIAウェビナーを作成してから28か月間で開発された追加の研究とワークフローについて説明しています。
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2017年4月4日にSkylineチームが作成した ウェビナー#15: Skylineを使用した大規模DIAの最適化では、新たに追加されたデータセットと新規の装置タイプを使用した作業により得られた追加の知見について説明します。
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