翻译 - peakPantheR-1: Getting Started with the peakPantheR package

Getting Started with the peakPantheR package

Arnaud Wolfer

2018-02-21

1. peakPantheR

R中用于高分辨率试验的峰选择(Peak Picking)和注释(ANnoTation)的包。通过 RShiny实现

2. Overview

在 MS 文件中,peakPantheR 提供了函数来实现检测、积分和报告预定义的特征(detect, integrate and report pre-defined features)。它被设计用于下面两个过程:

对与上述的 “检测、积分和报告预定义的特征” 的理解,我目前是这样的:

detect:发现原始数据中的峰

integrate:计算峰的面积

features:不同组别之间存在差异的峰,这个差异的计算是通过integrate的结果

  • 实时特征检测和积分(Real time feature detection and integration,详情参考 Real Time Annotation)。也就是说一次在一个文件中处理多个化合物
  • 文件获取后特征检测、积分和报告(Post-acquisition feature detection, integration and reporting,详情参考Parallel Annotation)。也就是说在多个文件中并行处理多个化合物,将结果存储在单个对象中

3. Installation

从GitHub直接安装软件包的开发版本:

# Install devtools
if(!require("devtools")) install.packages("devtools")
devtools::install_github("phenomecentre/peakPantheR")

如果依赖包mzRMSnbase没有成功安装,则必须将Bioconductor添加到默认仓库中:

setRepositories(ind=1:2)

4. Input Data

实时和并行的化合物积分(compound integration)都需要一组通用的信息:

  • 存储 netCDF / mzML MS 文件的路径(Path(s))
  • 预期要探究的化合物的区域(region)信息(RT/m/z` window))

faahKO 包提供了一组MS光谱(MS spectra),我们可以使用它作为原始数据进行peakPantheR注释,其安装过程如下:

setRepositories(ind=1:4)
install.packages('faahKO')
library(faahKO)
## file paths
input_spectraPaths <- c(system.file('cdf/KO/ko15.CDF', package = "faahKO"),
                         system.file('cdf/KO/ko16.CDF', package = "faahKO"),
                         system.file('cdf/KO/ko18.CDF', package = "faahKO"))
#> [1] "C:/R/R-3.5.1/library/faahKO/cdf/KO/ko15.CDF"
#> [2] "C:/R/R-3.5.1/library/faahKO/cdf/KO/ko16.CDF"
#> [3] "C:/R/R-3.5.1/library/faahKO/cdf/KO/ko18.CDF"

目标特征(targeted features)的表包含了下面几列:

  • cpdID (numeric)
  • cpdName (character)
  • rtMin (sec)
  • rtMax (sec)
  • rt (sec, optional / NA)
  • mzMin (m/z)
  • mzMax (m/z)
  • mz (m/z, optional / NA)
# targetFeatTable
input_targetFeatTable <- data.frame(matrix(vector(), 2, 8, dimnames=list(c(), c("cpdID", "cpdName", "rtMin", "rt", "rtMax", "mzMin", "mz", "mzMax"))), stringsAsFactors=F)
input_targetFeatTable[1,] <- c(1, "Cpd 1", 3310., 3344.888, 3390., 522.194778, 522.2, 522.205222)
input_targetFeatTable[2,] <- c(2, "Cpd 2", 3280., 3385.577, 3440., 496.195038, 496.2, 496.204962)
input_targetFeatTable[,c(1,3:8)] <- sapply(input_targetFeatTable[,c(1,3:8)], as.numeric)
cpdIDcpdNamertMinrtrtMaxmzMinmzmzMax
1Cpd 133103344.8883390522.194778522.2522.205222
2Cpd 232803385.5773440496.195038496.2496.204962

5. See Also

更新时间:2019-05-22 22:25:07

本文由 AlphaJP 创作,如果您觉得本文不错,请随意赞赏
采用 知识共享署名4.0 国际许可协议进行许可
本站文章除注明转载/出处外,均为本站原创或翻译,转载前请务必署名
原文链接:https://blog.computsystmed.com/archives/peakpanther-1-getting-started-with-the-peakpanther-package
最后更新:2019-05-22 22:25:07

评论

Your browser is out of date!

Update your browser to view this website correctly. Update my browser now

×