mspeaks

Преобразование необработанных пиковых данных в список пиковых значений (данные по центру)

Синтаксис

Peaklist = mspeaks(X, Intensities) [Peaklist, PFWHH] = mspeaks(X, Intensities) [Peaklist, PFWHH, PExt] = mspeaks(X, Intensities) mspeaks(X, Intensities, ...'Base', BaseValue, ...) mspeaks(X, Intensities, ...'Levels', LevelsValue, ...) mspeaks(X, Intensities, ...'NoiseEstimator', NoiseEstimatorValue, ...) mspeaks(X, Intensities, ...'Multiplier', MultiplierValue, ...) mspeaks(X, Intensities, ...'Denoising', DenoisingValue, ...) mspeaks(X, Intensities, ...'PeakLocation', PeakLocationValue, ...) mspeaks(X, Intensities, ...'FWHHFilter', FWHHFilterValue, ...) mspeaks(X, Intensities, ...'OverSegmentationFilter', OverSegmentationFilterValue, ...) mspeaks(X, Intensities, ...'HeightFilter', HeightFilterValue, ...) mspeaks(X, Intensities, ...'ShowPlot', ShowPlotValue, ...) mspeaks(X, Intensities, ...'Style', StyleValue, ...)

Описание

Peaklist = mspeaks(X, Intensities) находит соответствующие пики в необработанных, шумных пиковых данных сигнала и создает Peaklistматрица из двух столбцов, содержащая значение оси разделения и интенсивность для каждого пика. X - вектор единичных значений разделения для набора сигналов с пиками. Intensities - матрица значений интенсивности для набора пиков, которые имеют одинаковый диапазон единиц разделения.

[Peaklist, PFWHH] = mspeaks(X, Intensities) прибыль PFWHHматрица из двух столбцов, указывающая левое и правое расположения маркеров полной ширины на половине высоты (FWHH) для каждого пика. Для любого пика, не разрешенного в FWHH, mspeaks возвращает границы пиковой формы. Когда Intensities включает в себя несколько сигналов, затем PFWHH - массив ячеек матриц.

[Peaklist, PFWHH, PExt] = mspeaks(X, Intensities) прибыль PExtматрица из двух столбцов, указывающая левое и правое местоположения границ формы пика, определенных после деноизирования вейвлета. Когда Intensities включает в себя несколько сигналов, затем PExt - массив ячеек матриц.

mspeaks(X, Intensities, ...'PropertyName', PropertyValue, ...) требования mspeaks с необязательными свойствами, использующими пары имя/значение свойства. Можно указать одно или несколько свойств в любом порядке. Заключить каждый PropertyName в одинарных кавычках. Каждый PropertyName нечувствителен к регистру. Эти пары имя/значение свойства следующие:

mspeaks(X, Intensities, ...'Base', BaseValue, ...) задает базу вейвлетов.

mspeaks(X, Intensities, ...'Levels', LevelsValue, ...) определяет количество уровней для вейвлет-декомпозиции.

mspeaks(X, Intensities, ...'NoiseEstimator', NoiseEstimatorValue, ...) определяет метод оценки порогового значения, T, для фильтрации шумных компонентов в первом высокополосном разложении (y_h).

mspeaks(X, Intensities, ...'Multiplier', MultiplierValue, ...) задает константу порогового множителя.

mspeaks(X, Intensities, ...'Denoising', DenoisingValue, ...) управляет использованием вейвлет-деноизирования для сглаживания сигнала. Варианты: true (по умолчанию) или false.

mspeaks(X, Intensities, ...'PeakLocation', PeakLocationValue, ...) задает пропорцию высоты пика для выбора точек, используемых для вычисления значения оси разделения центроидов соответствующего пика. PeakLocationValue должно быть значением ≥ 0 и ≤ 1. По умолчанию: 1.0.

mspeaks(X, Intensities, ...'FWHHFilter', FWHHFilterValue, ...) задает минимальную полную ширину на половине высоты (FWHH) в единицах разделения для указанных пиков. Пики с FWHH ниже этого значения исключены из выходного списка Peaklist.

mspeaks(X, Intensities, ...'OverSegmentationFilter', OverSegmentationFilterValue, ...) задает минимальное расстояние между соседними пиками в единицах разделения. Когда сигнал не сглажен соответствующим образом, множество максимумов может казаться представляющим один и тот же пик. Увеличьте это значение фильтра, чтобы объединить избыточно сегментированные пики в один пик.

mspeaks(X, Intensities, ...'HeightFilter', HeightFilterValue, ...) указывает минимальную высоту для сообщаемых пиков. Пики с высотой ниже этого значения исключены из списка вывода Peaklist.

mspeaks(X, Intensities, ...'ShowPlot', ShowPlotValue, ...) управляет отображением графика исходного и сглаженного сигнала с пиками, включенными в выходную матрицу Peaklist помечен.

mspeaks(X, Intensities, ...'Style', StyleValue, ...) задает стиль для обозначения вершин на графике.

mspeaks находит пики в данных из любого метода разделения, который производит данные сигнала, такие как спектроскопия, ядерный магнитный резонанс (ЯМР), электрофорез, хроматография или масс-спектрометрия.

Входные аргументы

`X`	Вектор единичных значений разделения для набора сигналов с пиками. Число элементов в векторе равно количеству строк в матрице `Intensities`. Блок разделения может количественно определять длину волны, частоту, расстояние, время или m/z в зависимости от прибора, который генерирует данные сигнала.
`Intensities`	Матрица значений интенсивности для набора пиков, которые имеют одинаковый диапазон единиц разделения. Каждая строка соответствует значению единицы разделения, и каждый столбец соответствует либо набору сигналов с пиками, либо времени удержания. Число строк равно количеству элементов в векторе `X`.
`BaseValue`	Целое число от `2` кому `20` который определяет базу вейвлетов. По умолчанию: `4`
`LevelsValue`	Целое число от `1` кому `12` определяет количество уровней для вейвлет-декомпозиции. По умолчанию: `10`
`NoiseEstimatorValue`	Символьный вектор, строка или скаляр, определяющий метод оценки порогового значения. `T`, для фильтрации шумных компонентов в первом высокополосном разложении (`y_h`). Возможны следующие варианты: `mad` - По умолчанию. Среднее абсолютное отклонение, которое вычисляет `T = sqrt(2log(n))mad(y_h) / 0.6745`, где `n` = количество строк в `Intensities` матрица. `std` - стандартное отклонение, которое вычисляется `T = std(y_h)`. Положительная реальная стоимость.
`MultiplierValue`	Положительное действительное значение, определяющее пороговую константу множителя. По умолчанию: `1.0`
`DenoisingValue`	Управляет использованием вейвлет-денойзинга для сглаживания сигнала. Варианты: `true` (по умолчанию) или `false`. Совет Если данные были предварительно сглажены, например, с помощью `mslowess` или `mssgolay` функция, вам не нужно использовать вейвлет денойзинг. Установить для этого свойства значение `false`.
`PeakLocationValue`	Значение, указывающее пропорцию высоты пика, используемой для выбора точек для вычисления значения оси разделения центроидов соответствующего пика. Значение должно быть `≥ 0` и `≤ 1`. Примечание Когда `PeakLocationValue` = `1.0`местоположение пика находится на максимуме пика. Когда `PeakLocationValue` = `0`, `mspeaks` вычисляет местоположение пика со всеми точками от ближайшего минимума слева от пика до ближайшего минимума справа от пика. По умолчанию: `1.0`
`FWHHFilterValue`	Положительное реальное значение, определяющее минимальную полную ширину на половине высоты (FWHH) в единицах разделения для указанных пиков. Пики с FWHH ниже этого значения исключены из выходного списка `Peaklist`. По умолчанию: `0`
`OverSegmentationFilterValue`	Положительное действительное значение, определяющее минимальное расстояние между соседними пиками в единицах измерения. Когда сигнал не сглажен соответствующим образом, множество максимумов может казаться представляющим один и тот же пик. Увеличьте это значение фильтра, чтобы объединить избыточно сегментированные пики в один пик. По умолчанию: `0`
`HeightFilterValue`	Положительное действительное значение, указывающее минимальную высоту для указанных пиков. По умолчанию: `0`
`ShowPlotValue`	Управляет отображением графика исходного сигнала и сглаженного сигнала с пиками, включенными в выходную матрицу `Peaklist` помечен. Варианты: `true`, `false`, или `I`, целое число, указывающее индекс спектра в `Intensities`. Если установлено значение `true`, первый спектр в `Intensities` выводится на печать. Значение по умолчанию: `false` - При указании возвращаемых значений. `true` - Если возвращаемые значения не указаны.
`StyleValue`	Символьный вектор или строка, задающая стиль для обозначения пиков на графике. Возможны следующие варианты: `'peak'` (по умолчанию) - помещает маркер на гребень пика. `'exttriangle'` - построение треугольника с использованием гребня пика и границ. `'fwhhtriangle'` - рисует треугольник с использованием гребня пика и точек FWHH. `'extline'` - размещает маркер на гребне пика и вертикальные линии на границах. `'fwhhline'` - Помещает маркер на гребне пика и горизонтальную линию на FWHH.

Выходные аргументы

`Peaklist`	Матрица из двух столбцов, где каждая строка соответствует пику. Первый столбец содержит значения единиц разделения (указывающие расположение пиков вдоль оси разделения). Второй столбец содержит значения интенсивности. Когда `Intensities` включает в себя несколько сигналов, затем `Peaklist` - массив ячеек матриц, каждая из которых содержит список пиков.
`PFWHH`	Матрица из двух столбцов, указывающая левое и правое расположения маркеров полной ширины на половине высоты (FWHH) для каждого пика. Для любого пика, не разрешенного в FWHH, `mspeaks` возвращает границы пиковой формы. Когда `Intensities` включает в себя несколько сигналов, затем `PFWHH` - массив ячеек матриц.
`PExt`	Матрица из двух столбцов, указывающая левое и правое расположения границ формы пика, определенных после деноизирования импульса. Когда `Intensities` включает в себя несколько сигналов, затем `PExt` - массив ячеек матриц.

Примеры

Загрузите MAT-файл, включенный в программное обеспечение Bioinformatics Toolbox™, который содержит две переменные данных масс-спектрометрии, MZ_lo_res и Y_lo_res. MZ_lo_res является вектором значений m/z для набора спектров. Y_lo_res - матрица значений интенсивности для набора масс-спектров, которые имеют одинаковый диапазон m/z.
```
load sample_lo_res
```
Настройка базовой линии восьми спектров, хранящихся в Y_lo_res.
```
YB = msbackadj(MZ_lo_res,Y_lo_res);
```
Преобразование необработанных данных масс-спектрометрии в список пиков путем нахождения соответствующих пиков в каждом спектре.
```
P = mspeaks(MZ_lo_res,YB);
```
Постройте график третьего спектра в YBматрица скорректированных по базовой линии значений интенсивности с отмеченными пиками.
```
P = mspeaks(MZ_lo_res,YB,'SHOWPLOT',3);
```
Сглаживание сигнала с помощью mslowess функция. Затем преобразуют сглаженные данные в список пиков путем нахождения соответствующих пиков и строят график третьего спектра.
```
YS = mslowess(MZ_lo_res,YB,'SHOWPLOT',3);
```
```
P = mspeaks(MZ_lo_res,YS,'DENOISING',false,'SHOWPLOT',3);
```
Используйте cellfun функция для удаления всех пиков со значениями m/z менее 2000 из восьми пиков, перечисленных в выходных данных P. Затем постройте графики пиков третьего спектра (красным цветом) над его сглаженным сигналом (синим цветом).
```
Q = cellfun(@(p) p(p(:,1)>2000,:),P,'UniformOutput',false);
figure
plot(MZ_lo_res,YS(:,3),'b',Q{3}(:,1),Q{3}(:,2),'rx')
xlabel('Mass/Charge (M/Z)')
ylabel('Relative Intensity')
axis([0 20000 -5 95])
```

Алгоритмы

mspeaks преобразует необработанные пиковые данные в пиковый список (центроидальные данные) с помощью:

Сглаживание сигнала с использованием недекимированного вейвлет-преобразования с коэффициентами Daubechies
Назначение пиковых местоположений
Оценка шума
Устранение пиков, не удовлетворяющих указанным критериям

Ссылки

[1] Моррис, J.S., Кумбс, K.R., Koomen, J., Baggerly, K.A. и Kobayash, R. (2005) Выделение и количественное определение характеристик масс-спектрометрии в биомедицинских применениях с использованием среднего спектра. Биоинфоматика 21:9, 1764-1775.

[2] Ясуи, Я., Пепе, М., Томпсон, М. Л., Адам, Б. Л., Райт, Г. Л., Winget, M., Thornquist, M. и Feng, Z. (2003) Стратегия анализа данных для открытия белковых биомаркеров: профилирование высокоразмерных протеомных данных для обнаружения рака. Биостатистика 4:3, 449-463.

[3] Donoho, D.L. и Johnstone, I.M. (1995) Адаптация к неизвестной гладкости посредством вейвлет-усадки. Дж. Ам. Статист. Ассо. 90, 1200–1224.

[4] Странг, Г. и Нгуен, Т. (1996) Вейвлетс и Фильтр Бэнкс (Wellesley: Cambridge Press).

[5] Кумбы, K.R., Tsavachidis, S., Morris, J.S., Baggerly, K.A., Hung, M.C. и Kuerer, H.M. (2005) Улучшенная детекция пиков и количественная оценка данных масс-спектрометрии, полученных из улучшенной поверхности лазерной десорбции и ионизации путем деноизоляции спектров Протеомика 5 (16), 4107-4117 .

См. также

Темы

Представлен в R2007a

Документация