xcms项目中处理多扫描事件质谱数据的技术解析
2026-02-04 04:08:22作者:姚月梅Lane
xcms
This is the git repository matching the Bioconductor package xcms: LC/MS and GC/MS Data Analysis
背景介绍
在质谱数据分析中,xcms是一个广泛使用的R/Bioconductor包,用于处理液相色谱-质谱(LC-MS)数据。在实际应用中,研究人员经常会遇到一个质谱文件中包含多个扫描事件的情况,这给数据分析带来了一些挑战。
问题描述
在Orbitrap Elite质谱仪生成的数据中,一个常见的情况是单个mzML文件中包含两个不同的扫描事件:
- 第一个扫描事件:FTMS + c ESI sid=10.00 SIM ms [300.00-800.00]
- 第二个扫描事件:FTMS + c ESI sid=10.00 SIM ms [600.00-1200.00]
虽然这两个事件都是MS1级别的扫描,但它们的质量范围不同。在xcms中处理这类数据时,如果简单地将第二个扫描事件标记为MS2级别(msLevel=2),虽然能够成功进行峰检测(findChromPeaks),但在提取色谱图(chromatogram)时会出现问题。
技术解决方案
数据读取与预处理
首先使用MsBackendMzR后端读取mzML文件:
msexp <- readMsExperiment(spectraFiles = files, backend = MsBackendMzR(), sampleData = pd)
然后根据filterString分离两个扫描事件:
mse1 <- filterSpectra(msexp, filter = filterFilterString,
value = "FTMS + c ESI sid=10.00 SIM ms [300.00-800.00]")
mse2 <- filterSpectra(msexp, filter = filterFilterString,
value = "FTMS + c ESI sid=10.00 SIM ms [600.00-1200.00]")
色谱图提取问题
单独处理时,可以成功提取两个质量范围的色谱图:
chromatogram(mse1, mz = c(394.75, 394.77)) |> plot()
chromatogram(mse2, mz = c(663.70, 663.72)) |> plot()
但当尝试将第二个扫描事件标记为MS2级别并统一处理时:
mslevel <- spectra(msexp)$msLevel
scanType <- spectra(msexp)$filterString
mslevel[grep("600.00", scanType)] <- 2L
spectra(msexp)$msLevel <- mslevel
此时虽然峰检测工作正常,但色谱图提取功能出现异常:
chromatogram(msexp, mz = c(663.70, 663.72), msLevel = 2L) |> plot() # 返回空结果
问题根源与修复
经过开发团队分析,这是xcms包中的一个bug,影响了在指定msLevel参数时色谱图的正确提取。开发团队已经修复了这个问题,用户可以通过安装特定分支来获取修复:
BiocManager::install("sneumann/xcms", ref = "RELEASE_3_19_issue_755")
最佳实践建议
- 对于包含多个扫描事件的质谱数据,建议先检查filterString信息
- 可以考虑为不同扫描事件分配不同的msLevel值以便区分处理
- 在提取色谱图时,确保使用与数据采集时一致的参数设置
- 遇到类似问题时,及时更新到最新版本或应用特定修复
总结
处理多扫描事件质谱数据是质谱分析中的常见挑战。xcms包提供了灵活的工具来处理这类数据,但在特定情况下可能会遇到功能限制。通过理解数据结构和包的工作原理,结合开发团队的及时修复,研究人员可以有效地解决这些问题,获得准确的质谱分析结果。
xcms
This is the git repository matching the Bioconductor package xcms: LC/MS and GC/MS Data Analysis
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00
热门内容推荐
最新内容推荐
Degrees of Lewdity中文汉化终极指南:零基础玩家必看的完整教程Unity游戏翻译神器:XUnity Auto Translator 完整使用指南PythonWin7终极指南:在Windows 7上轻松安装Python 3.9+终极macOS键盘定制指南:用Karabiner-Elements提升10倍效率Pandas数据分析实战指南:从零基础到数据处理高手 Qwen3-235B-FP8震撼升级:256K上下文+22B激活参数7步搞定机械键盘PCB设计:从零开始打造你的专属键盘终极WeMod专业版解锁指南:3步免费获取完整高级功能DeepSeek-R1-Distill-Qwen-32B技术揭秘:小模型如何实现大模型性能突破音频修复终极指南:让每一段受损声音重获新生
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
562
3.81 K
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
891
653
昇腾LLM分布式训练框架
Python
115
146
Ascend Extension for PyTorch
Python
374
435
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
348
196
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
308
359
Dora SSR 是一款跨平台的游戏引擎,提供前沿或是具有探索性的游戏开发功能。它内置了Web IDE,提供了可以轻轻松松通过浏览器访问的快捷游戏开发环境,特别适合于在新兴市场如国产游戏掌机和其它移动电子设备上直接进行游戏开发和编程学习。
C++
57
7
暂无简介
Dart
794
196
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.36 K
772