xcms安装，xcms软件如何使用

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XcMS包用法

1. 前期准备

支持下列数据类型:网络CDF、mzXML和mzData,因此,必须首先使用适当的软件将文件转换成此类文件。

由于 xcms 记录了数据的位置,在数据分析过程中从文件夹中读取数据,因此不修改包含数据的文件的位置。

数据来源:在数据处理之前,应分别处理各种来源的数据,例如,在正离子和负离子模式下收集的数据,或在不同脱水梯度下获得的数据。

数据存储: xcms 可以检测以数据存储文件夹为基础的各种数据集群。例如,假设你想调查药物对两组病人的纵向影响。接下来您可以将您的两组数据组织成标有A组和B组标签的文件夹。因此, xcms 可以区分这两组。您可以在每一个文件夹中继续拆分 。例如,基于“ 第1天” 的时间‘day2’等等。这些记录将自动标为A组/第1天。 group A/day 2， 等等。因此,您必须基于您的数据集,将其放入各种目录中。如果此处提供的说明不清楚,在下一个例子中,我会更详细地加以阐述。

以下是如何使用 Lc-MS 数据处理 Xcms 的深入解释。

cdfpath <-system.file(

抱歉, Steam. 文件的任务是确定软件包中文件的位置和完整名称。 这里指的是软件包“ faahko” 中发现的文件类型“ cdf” 的全名 。

list.files(cdfpath,recursive = TRUE)

[1] [6] [11]

听着,我不知道你在说什么。文件是文件夹或文件名, 从此路径读取, 并存储在字符矢量中 。

当然,这两个代码都与我们无关, 他们只是试图读取这个包里的数据。

每次使用 Two.2 过滤和峰值探测库( xcms), 它都会装入此软件包 。

cdffiles <- list.files(cdfpath, recursive = TRUE, full.names = TRUE)

读取cdf文件，如果您想阅读自己的文件,请点击此处。您需要做的只是用文件夹路径替换 cdfpath 。比如你的数据在文件 D:/data,那你把这里的代码换成cdffiles <- list.files(‘D:/data, recursive = TRUE, full.names = TRUE) 就行（当然还有更方便的方法，但仅此而已。TUE=递归性,TUE=递归性,TUE=递归性,它将返回到您的文件夹 。如果是 False, 只会读取文件夹 。对不起,富人,你不必这么做你会得到一个文件名和路径假话只会收到文件的名字

[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8]

[9] [10] [11] [12] xset <- xcmsSet(cdffiles)

本语句的主要目的是识别峰值, 其结果保存在“ xcmsset” 类数据中( 不要担心这种类型的符号) 。

250:38 300:103 350:226 400:338 450:431 500:529 550:674 600:847 250:43 300:128 350:275 400:394 450:500 500:637 550:835 600:1027 250:25 300:93 350:227 400:337 450:411 500:498 550:640 600:758 250:19 300:67 350:169 400:258 450:301 500:373 550:488 600:580 250:24 300:60 350:166 400:254 450:315 500:391 550:501 600:582 250:31 300:71 350:183 400:280 450:338 500:422 550:532 600:604 250:41 300:105 350:212 400:319 450:416 500:533 550:684 600:838 250:27 300:107 350:232 400:347 450:440 500:549 550:712 600:905 250:24 300:87 350:200 400:293 450:351 500:426 550:548 600:661 250:22 300:65 350:161 400:243 450:293 500:358 550:483 600:561 250:28 300:69 350:157 400:229 450:282 500:364 550:493 600:592 250:30 300:81 350:188 400:280 450:356 500:473 550:618 600:765

每行都是文档,烟火结果作为一对数据显示。分号前的数字显示正在处理的质量电荷(m/z),以及质量比率(峰数)时发现的峰值数。

本句似乎直截了当,但有许多参数:

xcmsSet(files = nULL, snames = nULL, sclass = nULL, phenoData = nULL, profmethod =

不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,不,我们只需要做一些设置。然而,在专门分析工具或数据方面,某些设置也必须优化。在检测峰值时, " 发现高峰 " 采用两种不同的方法。其中默认法是?ndPeaks.matchedFilter，另一种方法是?ndPeaks.centWave。 2.2.1 ?我不知道你在说什么,《配对过滤器法》有多种因素需要考虑:

峰值宽度( sigma) 或半峰值全宽( fwhm), 默认值为 FWHM = 30 s。 我们必须根据色谱类型选择适当的峰值宽度。 步骤( step) 的默认值为 2, step= 2 。

存储有四种方法 : “ 宾 ” 、 “ 宾 林 ” 、 “ 宾 林 ” 、 “ 宾 林 ” 、 “ 宾 林 ” 、 “ 宾 林 ” 、 “ 宾 林 ” 、 “ 宾 ” 是默认的。 四种方法是具体的, 研究文献本身, 最后一种是不建议的, 第三种是不特别的, 我不明白。

2.2.2 ?ndPeaks.centWave

例如,该规则更适合于中子型高分辨率传感器的数据。

这里不需要FTICR-MS.Binning,有两个因素需要考虑:ppm,选择取决于文书的准确性。

峰值范围很广:例如,在HPLc中,峰值为c(20,50),以秒计,峰值为c(5,12)。

例如,不止于此。 (本部分是从英文通知中复制的, 帮助的例子不适合 Battchfiles 。) 它有点不清楚如何设置这些参数 :1 (1) 这就是我要说的 2) 我不确定你在说什么, DPeaks。 匹配的过滤器 。

xset <- xcmsSet(cdffiles, method=’matchedFilter’,fwhm=60, step=3, profmethod="binlin" ) xset

An

Timerange: 2507.6-4139.9 seconds (41.8-69 minutes) Massrange: 200.1-597.0233 m/z Peaks:2549 (about 212 per sample) PeakGroups: 0

Sampleclasses: Ko, WT

Profilesettings: method = binlin step = 3 Memoryusage: 0.497 MB

最后,我使用了匹配的Filter技术, Fwhm 60s, step 3, binlin 2 储存方法。这就是我说的,d Peaks。 来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,来吧,

xset <-xcmsSet(cdffiles, method=’centWave’, ppm=5, peakwidth=c(10,20) ) xset

An

Timerange: 2502.9-4476.4 seconds (41.7-74.6 minutes) Massrange: 200.1-600 m/z

Peaks:52907 (about 4409 per sample) PeakGroups: 0

Sampleclasses: Ko, WT

Profilesettings: method = bin step = 0.1 Memoryusage: 4.68 MB

最后,我使用了中子节日技术,以 ppm = 5,峰值宽度为10-20。

2.3样本间峰匹配 （peak match across samples） xset<- group(xset)

专家组有三种“分裂”模式。"mzlut"和"nearest"是同义词。每种技术都有若干不同的参数。“密度”技术是默认的。下一个需要安装一个额外的“Rann”软件包。 Density：Group peaks together across samples using overlapping m/z bins andcalculation of smoothed peak distributions in chromatographic time。 mzclust：Runs high resolution alignment onsingle spectra samples stored in a given xcmsSet.

nearest: Group peaks together across samples by creating a master peaklist and assigning corresponding peaks from all samples.

特定的方法和参数可以自行使用。 例如, 如果您想要学习如何完成, 请使用您的协助。 我会查看它。 例如 :

Xset<-group(xset, mzppm = 10, mzabs= 0, minsamp = 1, minfrac=0) 这里我用了mzcluster，它与下列参数相对应。2. 对保留时间的更正

跟随物种间最高匹配组,xcms 确定并校正使用这些分组在每次操作之间留存时间的漂移。Xcms组之后是另一组 Xcms组。提高集束精确度。并非所有分组都适合修改留存时间。例如,同一样本中有许多缺失的峰值。但却有多条峰的组。 xset2 <- retcor(xset,family = 这里面又是一大堆参数

校长还有三种方法:“loess”、“obiwardp”、“poakgroups”、“loess”是默认的。 Loess & peakgroups：Use smoothed deviations to alignretention times. 这两个方法竟然完全一样，参数也一样。

obiwarp：calculate retention time deviationsfor each sample. It is based on the code at obi-warp.sourceforge.net/. However, this function is ableto align multiple samples, by a center-star strategy.

每种方法都有很多参数。 确切地说, 它通过帮助。 如果您想查看这些螺丝, 请使用帮助。 我不知道你在说什么。

保留时间校正后，xcms又进行了一次分组，方法同上，不再细讲。 xset2 <- group(xset2,bw = 10) 2.5Filling in Missing Peak Data

即使再次精确分组，还会存在有些组有缺失峰。 xset3 <-fillPeaks(xset2)

有两种方法,即“铬”和“MSW”,以“铬”为默认值。“铬”:包含失踪人员区域。

“奴隶”:有多少奴隶/核心将被用于平行高峰?lling. MPI is used if installed,otherwise the snow package is employed for multicore support.

“MSW”:将失踪人员地区纳入FTICR-MS数据。

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