以 Navarro, Nature Biotech 2016 基准论文为依据，使用为指示说明而创建的三物种混合数据集，获得从 Q Exactive 仪器中采集的数据独立采集 (DIA) 数据的实际操作处理经验。对 DIA 使用“导入肽段搜索”向导以根据 DDA 数据构建谱图库，期间对保留时间校准进行自动 iRT 校准，并对肽段峰值检测采用 mProphet 学习模型。采用“保留时间”、“峰面积”、“质量精度”和 CV 等丰富的 Skyline 摘要图评估数据质量。最后进行群组比较，并对通过数据获取每个物种预期比率的效果进行评估。（31 页）

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* - 20.1 版中开始引入，继而分别对 21.2 版本进行了更新。

2020 年 4 月 7 日，Skyline 团队举办了第 18 场网络研讨会：重新审视 Skyline 中的 DIA/SWATH 数据分析，现场演示了这种新材料。
[网络研讨会]

2017 年 1 月 25 日，Skyline 团队举办了第 14 场网络研讨会：运用 Skyline 实现大规模 DIA，重点介绍了自首次举办 DIA 网络研讨会以来 28 个月中开展的其他研究和工作流程。
[网络研讨会]

2017 年 4 月 4 日，Skyline 团队举办了第 15 场网络研讨会：使用 Skyline 优化大规模 DIA，对使用新的数据集和新的仪器类型有了新的了解。
[网络研讨会]]