主要内容

mspalign

结合质谱从多个峰值列表从LC / MS、GC / MS数据集

语法

(CMZ,AlignedPeaks)= mspalign (Peaklist)
(CMZ,AlignedPeaks)= mspalign (Peaklist,“分位数”,QuantileValue,……)
(CMZ,AlignedPeaks)= mspalign (Peaklist……“EstimationMethod”,EstimationMethodValue,……)
(CMZ,AlignedPeaks)= mspalign (Peaklist……“CorrectionMethod”,CorrectionMethodValue,……)
(CMZ,AlignedPeaks)= mspalign (Peaklist……“ShowEstimation”,ShowEstimationValue,……)

输入参数

Peaklist 单元阵列的峰值列表从液相色谱/质谱(LC / MS)或气相色谱/质谱(GC / MS)数据集。细胞数组中的每个元素是一个两列矩阵m / z值在第一列和第二列中离子强度值。每个元素对应于一个光谱或保留时间。

请注意

您可以使用mzxml2peaks函数或mspeaks函数创建Peaklist单元阵列。
QuantileValue 价值决定选择峰值的估计方法来创建CMZ,常见的m / z值的向量。选择任何值≥0和≤1。默认是0.95。
EstimationMethodValue 特征向量或字符串指定的方法估计CMZ,常见的质量和电荷的向量(m / z)值。的选择是:

  • 柱状图——默认的方法。峰位置是集群使用核密度估计方法。离子峰值强度作为权重因子。符合所有的集群的中心CMZ向量。

  • 回归——需要的样本之间的距离观察到明显的高峰和退化inter-peak距离来创建CMZ具有类似inter-element距离向量。
CorrectionMethodValue 特征向量或字符串指定对齐每个峰列表的方法CMZ向量。的选择是:

  • 加权——默认的方法。中每一个共有峰CMZ向量,在每个峰列表对应的峰值是最近常见的峰值的m / z值。

  • 最短路径中每一个共有峰CMZ向量,其在每个峰列表选择对应使用的最短路径算法。
ShowEstimationValue 控制评估显示的情节相对于向量的估计方法和常见质量/电荷(m / z)值。的选择是真正的或假。默认是:

  • 假——当返回值指定。

  • 真正的——如果不指定返回值。

输出参数

CMZ 向量的质量/电荷(m / z)值估计的mspalign函数。
AlignedPeaks 单元阵列的峰值列表,与相同的形式Peaklist,但纠正m / z值在每个矩阵的第一列。

描述

(CMZ,AlignedPeaks)= mspalign (Peaklist)将来自多个峰的质谱列表(质心数据),首先估算CMZ向量的常见质量/电荷(m / z)值估计考虑所有光谱的峰值Peaklist细胞峰列表的数组,每个元素对应于一个光谱或保留时间。然后将每个光谱值的峰值CMZ,创造AlignedPeaks单元阵列的峰值表保持一致。

(CMZ,AlignedPeaks)= mspalign (Peaklist,……”PropertyName”,PropertyValue,……)调用mspalign与使用属性名可选属性/属性值对。您可以指定一个或多个属性在任何顺序。每一个PropertyName必须包含在单引号,不分大小写。这些属性名称/属性值对如下:

(CMZ,AlignedPeaks)= mspalign (Peaklist,“分位数”,QuantileValue,……)选择决定了哪些峰值的估计方法来创建CMZ,常见的m / z值的向量。选择是一个标量0和1。默认是0.95。

(CMZ,AlignedPeaks)= mspalign (Peaklist……“EstimationMethod”,EstimationMethodValue,……)指定该方法用于估计CMZ,常见的质量和电荷的向量(m / z)值。的选择是:

  • 柱状图——默认的方法。峰位置是集群使用核密度估计方法。离子峰值强度作为权重因子。符合所有的集群的中心CMZ向量。

  • 回归——需要的样本之间的距离观察到明显的高峰和退化inter-peak距离来创建CMZ具有类似inter-element距离向量。

(CMZ,AlignedPeaks)= mspalign (Peaklist……“CorrectionMethod”,CorrectionMethodValue,……)指定用于对齐每个峰列表的方法CMZ向量。的选择是:

  • 加权——默认的方法。中每一个共有峰CMZ向量,在每个峰列表对应的峰值是最近常见的峰值的m / z值。

  • 最短路径中每一个共有峰CMZ向量,其在每个峰列表选择对应使用的最短路径算法。

(CMZ,AlignedPeaks)= mspalign (Peaklist……“ShowEstimation”,ShowEstimationValue,……)控制评估显示的情节相对于普通质量的评估方法和估计向量/ (m / z)值。的选择是真正的或假。默认是:

  • 假——当返回值指定。

  • 真正的——如果不指定返回值。

例子

  1. 加载一个MAT-file,包括生物信息学工具箱™软件,其中包含液相色谱/质谱(LC / MS)数据变量,包括山峰和ret_time。山峰单元阵列的峰值列表,其中每个元素是一个两列的矩阵m / z值和离子强度值,和每个元素对应于一个光谱或保留时间。ret_time是一个列向量的保留时间与LC / MS相关数据集。

    负载lcmsdata

  2. 重新取样未对齐的数据,显示在一个热图,然后叠加点阴谋。

    (MZ, Y) = msppresample (ms_peaks, 5000);msheatmap (MZ, ret_time日志(Y))

    msdotplot (ms_peaks ret_time)

  3. 点击放大按钮,然后单击点阴谋两三次放大,看看这些点代表峰值叠加热地图图像。

  4. 结合质谱的峰值列表使用默认估计和校正方法。

    (CMZ aligned_peaks] = mspalign (ms_peaks);

  5. 重新取样未对齐的数据,显示在一个热图,然后叠加点阴谋。

    [MZ2, Y2] = msppresample (aligned_peaks, 5000);msheatmap (MZ2 ret_time、日志(Y2))

    msdotplot (aligned_peaks ret_time)

  6. 连接轴的两个热情节和放大观察细节比较未对齐,对齐LC / MS数据集。

    linkaxes (findobj (0,“标签”,“MSHeatMap”)轴([480 532 375 485)

引用

[1]Jeffries:(2005)质谱的算法结合蛋白质组学数据。Bioinfomatics21:14,3066 - 3073。

[2]Purvine, S。Kolker, N。,和Kolker, E. (2004) Spectral Quality Assessment for High-Throughput Tandem Mass Spectrometry Proteomics. OMICS: A Journal of Integrative Biology八3,255 - 265。

版本历史

介绍了R2007a

另请参阅

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