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. Каждым элементом в массиве ячеек является матрица 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 `mzxml2peaks` функционируйте или `mspeaks` функция, чтобы создать `Peaklist` cellArray.
`QuantileValue`	Значение, которое определяет, какой peaks выбран методом оценки создать `CMZ`, вектор из общих m/z значений. Выбором является любое значение `≥ 0` и `≤ 1`. Значением по умолчанию является `0.95`.
`EstimationMethodValue`	Вектор символов или строка, задающая метод, чтобы оценить `CMZ`, вектор из общей массы/заряда (m/z) значения. Выбор: `histogram` — Метод по умолчанию. Пиковые местоположения кластеризируются с помощью подхода оценки плотности ядра. Пиковая ионная интенсивность используется в качестве фактора взвешивания. Центр всех кластеров соответствует `CMZ` вектор. `regression` — Берет выборку расстояний между наблюдаемым значительным peaks и регрессами межпиковое расстояние, чтобы создать `CMZ` вектор с подобными межэлементными расстояниями.
`CorrectionMethodValue`	Вектор символов или строка, задающая метод, чтобы выровнять каждый пиковый список к `CMZ` вектор. Выбор: `nearest-neighbor` — Метод по умолчанию. Для каждого общего пика в `CMZ` вектор, его дубликат в каждом пиковом списке является пиком, который является самым близким к m/z значению общего пика. `shortest-path` — Для каждого общего пика в `CMZ` вектор, его дубликат в каждом пиковом списке выбран с помощью алгоритма поиска кратчайшего пути.
`ShowEstimationValue`	Управляет отображением графика оценки относительно метода оценки и вектора из общей массы/заряда (m/z) значения. Выбором является `true` или `false`. Значение по умолчанию также: `false` — Когда возвращаемые значения заданы. `true` — Когда возвращаемые значения не заданы.

Выходные аргументы

`CMZ`	Вектор из общей массы/заряда (m/z) значения оценивается `mspalign` функция.
`AlignedPeaks`	Массив ячеек пиковых списков, с той же формой как `Peaklist`, но с откорректированными 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 из общей массы/заряда (m/z) значения, оцененные путем рассмотрения peaks во всех спектрах в Peaklist, массив ячеек пиковых списков, где каждый элемент соответствует время задержания или спектру. Это затем выравнивает peaks в каждом спектре к значениям в CMZ, создание AlignedPeaks, массив ячеек выровненных пиковых списков.

[CMZ, AlignedPeaks] = mspalign (PeaklistPropertyName ', PropertyValue, ...) вызовы 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 из 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 из общей массы/заряда (m/z) значения. Выбор:

histogram — Метод по умолчанию. Пиковые местоположения кластеризируются с помощью подхода оценки плотности ядра. Пиковая ионная интенсивность используется в качестве фактора взвешивания. Центр всех кластеров соответствует CMZ вектор.
regression — Берет выборку расстояний между наблюдаемым значительным peaks и регрессами межпиковое расстояние, чтобы создать CMZ вектор с подобными межэлементными расстояниями.

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

nearest-neighbor — Метод по умолчанию. Для каждого общего пика в CMZ вектор, его дубликат в каждом пиковом списке является пиком, который является самым близким к m/z значению общего пика.
shortest-path — Для каждого общего пика в CMZ вектор, 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 из общей массы/заряда (m/z) значения. Выбором является true или false. Значение по умолчанию также:

false — Когда возвращаемые значения заданы.
true — Когда возвращаемые значения не заданы.

Примеры

Загрузите MAT-файл, включенный с программным обеспечением Bioinformatics Toolbox™, которое содержит жидкостную хроматографию / переменные данных (LC/MS) масс-спектрометрии, включая peaks и ret_timepeaks массив ячеек пиковых списков, где каждым элементом является матрица 2D столбца m/z значений и ионных значений интенсивности, и каждый элемент соответствует время задержания или спектру. ret_time вектор-столбец времен задержания, сопоставленных с набором данных LC/MS.
```
load lcmsdata
```
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)
```
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.
Выровняйте пиковые списки от массовых спектров с помощью методов оценки и коррекции по умолчанию.
```
[CMZ, aligned_peaks] = mspalign(ms_peaks);
```
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)
```
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 высокопроизводительной тандемной протеомики масс-спектрометрии. OMICS: журнал интегральной биологии 8:3, 255–265.

Темы

Представленный в R2007a

Документация