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生物学家经常在一系列蛋白质相互作用，网络和途径中设想他们的假设。反过来，他们的实验可能集中于测量这些蛋白质的明确子集，对应于靶向蛋白质组学实验。然而，迄今为止，设计靶向蛋白质组学实验非常耗时，并且通常仅由质谱专家进行。
许多出版物已经接受了改进蛋白质测定设计的挑战。他们的建议很大程度上依赖于使用先前确定的肽/光谱匹配的方法，并且用于蛋白质组学的几个大型串联质谱数据库。但他们提出的方法通常是从质谱角度出发，没有更高阶的生物背景。
为了应对这一挑战，一篇新论文描述了一种探索公共质谱数据的软件插件。“生物多样性插件”是为受欢迎的Skyline工具开发的，由PNNL的Michael G. Degan和Samuel H. Payne以及德克萨斯大学的同事领导的团队开展工作。新插件的主要目标是帮助用户识别解决其假设的数据。这是通过以直观的以路径为中心的可视化呈现数据来实现的。
生物多样性插件预先包装了来自人类蛋白质组草案的数据，以及来自PNNL生物多样性库的数据，该数据库是112种细菌和古细菌中的300万种肽(230,000种蛋白质)。在用户识别出相关数据后，该插件将该数据无缝导入Skyline，这是用于化验设计和数据分析的社区标准工具。该插件可以使用个人数据进行自定义，然后可以浏览并导入到Skyline中。
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