Exponenta Banner
exponenta event banner

mspalign

Выровняйте массовые спектры из нескольких пиковых списков от набора данных GC/MS или LC/MS

Синтаксис

[CMZ, AlignedPeaks] = mspalign(Peaklist)
[CMZ, AlignedPeaks] = mspalign(Peaklist, ...'Quantile', QuantileValue, ...)
[CMZ, AlignedPeaks] = mspalign(Peaklist, ...'EstimationMethod', EstimationMethodValue, ...)
[CMZ, AlignedPeaks] = mspalign(Peaklist, ...'CorrectionMethod', CorrectionMethodValue, ...)
[CMZ, AlignedPeaks] = mspalign(Peaklist, ...'ShowEstimation', ShowEstimationValue, ...)

Входные параметры

Peaklist Массив ячеек пиковых списков от жидкостной хроматографии / масс-спектрометрия (LC/MS) или газовая хроматография/масс-спектрометрия (GC/MS) набор данных. Каждый элемент в массиве ячеек является матрицей 2D столбца с m/z значениями в первом столбце и ионными значениями интенсивности во втором столбце. Каждый элемент соответствует время задержания или спектру.

Примечание

Можно использовать функцию mzxml2peaks или функцию mspeaks, чтобы создать массив ячеек Peaklist.

QuantileValueЗначение, которое определяет, какой peaks выбран методом оценки создать CMZ, вектор общих m/z значений. Выбором является любое значение ≥ 0 и ≤ 1. Значением по умолчанию является 0.95.
EstimationMethodValueВектор символов или строка, задающая метод, чтобы оценить CMZ, вектор общей массы/заряда (m/z) значения. Выбор:

  • гистограмма Метод по умолчанию. Пиковые местоположения кластеризируются с помощью подхода оценки плотности ядра. Пиковая ионная интенсивность используется в качестве фактора взвешивания. Центр всех кластеров соответствует вектору CMZ.

  • regression — Берет выборку расстояний между наблюдаемым значительным peaks и регрессами межпиковое расстояние, чтобы создать вектор CMZ с подобными межэлементными расстояниями.

CorrectionMethodValueВектор символов или строка, задающая метод, чтобы выровнять каждый пиковый список к вектору CMZ. Выбор:

  • nearestNeighbor Метод по умолчанию. Для каждого общего пика в векторе CMZ его дубликат в каждом пиковом списке является пиком, который является самым близким к m/z значению общего пика.

  • кратчайший путь Для каждого общего пика в векторе CMZ его дубликат в каждом пиковом списке выбран с помощью алгоритма поиска кратчайшего пути.

ShowEstimationValueУправляет отображением графика оценки относительно метода оценки и вектора общей массы/заряда (m/z) значения. Выбором является true или false. Значение по умолчанию также:

  • ложь Когда возвращаемые значения заданы.

  • tRUE Когда возвращаемые значения не заданы.

Выходные аргументы

CMZВектор общей массы/заряда (m/z) значения оценивается функцией mspalign.
AlignedPeaksМассив ячеек пиковых списков, с той же формой как Peaklist, но с исправленными m/z значениями в первом столбце каждой матрицы.

Описание

[CMZ, AlignedPeaks] = mspalign(Peaklist) выравнивает массовые спектры из нескольких пиковых списков (центроидные данные), первой оценкой CMZ, вектор общей массы/заряда (m/z) значения, оцененные путем рассмотрения peaks во всех спектрах в Peaklist, массиве ячеек пиковых списков, где каждый элемент соответствует время задержания или спектру. Это затем выравнивает peaks в каждом спектре к значениям в CMZ, создавая AlignedPeaks, массив ячеек выровненных пиковых списков.

[CMZ, AlignedPeaks] = mspalign(Peaklist, ...'PropertyName', PropertyValue, ...) вызывает mspalign с дополнительными свойствами, которые используют имя свойства / пары значения свойства. Можно задать одно или несколько свойств в любом порядке. Каждый PropertyName должен быть заключен в одинарные кавычки и нечувствительный к регистру. Это имя свойства / пары значения свойства следующие:

[CMZ, AlignedPeaks] = mspalign(Peaklist, ...'Quantile', QuantileValue, ...) определяет, какой peaks выбран методом оценки создать CMZ, вектор общих m/z значений. Выбором является скаляр между 0 и 1. Значением по умолчанию является 0.95.

[CMZ, AlignedPeaks] = mspalign(Peaklist, ...'EstimationMethod', EstimationMethodValue, ...) указывает, что метод раньше оценивал CMZ, вектор общей массы/заряда (m/z) значения. Выбор:

  • гистограмма Метод по умолчанию. Пиковые местоположения кластеризируются с помощью подхода оценки плотности ядра. Пиковая ионная интенсивность используется в качестве фактора взвешивания. Центр всех кластеров соответствует вектору CMZ.

  • regression — Берет выборку расстояний между наблюдаемым значительным peaks и регрессами межпиковое расстояние, чтобы создать вектор CMZ с подобными межэлементными расстояниями.

[CMZ, AlignedPeaks] = mspalign(Peaklist, ...'CorrectionMethod', CorrectionMethodValue, ...) указывает, что метод раньше выравнивал каждый пиковый список к вектору CMZ. Выбор:

  • nearestNeighbor Метод по умолчанию. Для каждого общего пика в векторе CMZ его дубликат в каждом пиковом списке является пиком, который является самым близким к m/z значению общего пика.

  • кратчайший путь Для каждого общего пика в векторе CMZ его дубликат в каждом пиковом списке выбран с помощью алгоритма поиска кратчайшего пути.

[CMZ, AlignedPeaks] = mspalign(Peaklist, ...'ShowEstimation', ShowEstimationValue, ...) управляет отображением графика оценки относительно метода оценки и предполагаемого вектора общей массы/заряда (m/z) значения. Выбором является true или false. Значение по умолчанию также:

  • ложь Когда возвращаемые значения заданы.

  • tRUE Когда возвращаемые значения не заданы.

Примеры

  1. Загрузите MAT-файл, включенный с программным обеспечением Bioinformatics Toolbox™, которое содержит жидкостную хроматографию / переменные данных (LC/MS) масс-спектрометрии, включая peaks и ret_time. peaks является массивом ячеек пиковых списков, где каждый элемент является матрицей 2D столбца m/z значений и ионных значений интенсивности, и каждый элемент соответствует время задержания или спектру. ret_time является вектор-столбцом времен задержания, сопоставленных с набором данных LC/MS.

    load lcmsdata

  2. Передискретизируйте невыровненные данные, отобразите их в карте тепла, и затем наложите точечную диаграмму.

    [MZ,Y] = msppresample(ms_peaks,5000);
msheatmap(MZ,ret_time,log(Y))

    msdotplot(ms_peaks,ret_time)

  3. Нажмите Zoom в кнопке, и затем кликните по точечной диаграмме два или три раза, чтобы увеличить масштаб и видеть, как точки, представляющие peaks, накладывают изображение карты тепла.

  4. Выровняйте пиковые списки от массовых спектров с помощью методов оценки и исправления по умолчанию.

    [CMZ, aligned_peaks] = mspalign(ms_peaks);

  5. Передискретизируйте невыровненные данные, отобразите их в карте тепла, и затем наложите точечную диаграмму.

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

    msdotplot(aligned_peaks,ret_time)

  6. Соедините оси двух графиков тепла и увеличения, чтобы наблюдать, что деталь сравнивает невыровненные и выровненные наборы данных LC/MS.

    linkaxes(findobj(0,'Tag','MSHeatMap'))
axis([480 532 375 485])

Ссылки

[1] Jeffries, N. (2005) Алгоритмы для выравнивания масс-спектрометрии протеомные данные. Bioinfomatics 21:14, 3066–3073.

[2] Purvine, S., Kolker, N. и Kolker, E. (2004) спектральная качественная оценка для тандемной протеомики масс-спектрометрии Высокой Пропускной способности. OMICS: журнал интегральной биологии 8:3, 255–265.

Смотрите также

| | | | | |

Представленный в R2007a

Документация Bioinformatics Toolbox
Поддержка