XCMS | LC/MS and GC/MS Data Analysis

XCMS包的安裝及要求

xcms是基于R語言設(shè)計(jì)的程序包(R package)，可以通過Bioconductor進(jìn)行安裝。具體信息請參考https://bioconductor.org/packages/release/bioc/html/xcms.html

安裝Bioconductor

安裝XCMS

安裝數(shù)據(jù)及其他R包

原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換

xcms支持xml、mzData、mzXML、mzML、netCDF等數(shù)據(jù)格式，因而在利用xcms進(jìn)行數(shù)據(jù)處理之前，需要對于質(zhì)譜采集的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，一般可使用ProteoWizard等。

利用XCMS進(jìn)行峰檢測及對齊

(Bioconductor上已有xcms數(shù)據(jù)處理的具體指導(dǎo)，參見https://bioconductor.org/packages/release/bioc/vignettes/xcms/inst/doc/xcms.html) 由于xcms3對xcms中的方法名稱進(jìn)行了調(diào)整，對于一致使用xcms進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的用戶來說可能會(huì)造成一定的困擾，目前xcms3還繼續(xù)兼容大多數(shù)舊的xcms方法，但隨著程序的進(jìn)一步更新，勢必會(huì)逐步取代過去的方法，因而，大家還是需要盡快熟悉新的方法的使用。在此，為方便大家理解，本文對同一處理分別使用新舊方法進(jìn)行演示。

調(diào)用R包

數(shù)據(jù)導(dǎo)入

利用centWave算法進(jìn)行峰檢測

findChromPeaks是xcms中用于進(jìn)行峰檢測的新方法，輸入值為'OnDiskMSnExp'對象和峰檢測參數(shù)對象，CentWaveParam用以創(chuàng)建'CentWaveParam'對象，該對象設(shè)置使用'centWave'算法進(jìn)行峰檢測時(shí)所需要的參數(shù)，其中比較常用的參數(shù)如下：

* ppm -- 峰檢測時(shí)MS1的m/z tolerance，以ppm為單位

* peakwidth -- 長度為2的向量，設(shè)置峰檢測時(shí)峰寬范圍，事實(shí)上該參數(shù)對應(yīng)的每個(gè)峰可以跨越多少個(gè)質(zhì)譜檢測的scan，而非多少秒

* snthresh -- 峰檢測時(shí)信噪比要求

* return.type -- 返回?cái)?shù)據(jù)類型，可以根據(jù)要求返回'XCMSnExp'類數(shù)據(jù)（默認(rèn)）、傳統(tǒng)的'xcmsSet'類以及'list'

xcmsSet是xcms中可以用于峰檢測的傳統(tǒng)方法，使用method參數(shù)設(shè)置峰檢測算法，另外根據(jù)不同的峰檢測算法可以設(shè)置該算法需要的參數(shù)，詳情請參考xcms官方文檔。其中'centWave'算法所對應(yīng)的參數(shù)與'CentWaveParam'設(shè)置基本一致。

峰檢測時(shí)除了可以使用centWave算法外，還可以使用其他算法，如'centWaveWithPredIsoROIs'、'massifquant'、'matchedFilter'、'MSW'等，分別對應(yīng)'CentWavePredIsoParam'、'MassifquantParam'、'MatchedFilterParam'、'MSWParam'參數(shù)設(shè)置，詳情請參考xcms官方文檔或者使用R help

峰對齊及分組（peak alignment & grouping）

同一代謝物在不同樣品的流出時(shí)間會(huì)略有差異，因而對于峰檢測的結(jié)果需要進(jìn)行對齊(alignment)并將不同樣品中的統(tǒng)一代謝物分到各自可以表征該代謝物的峰組(peak group)中(代謝組學(xué)中一般成為feature)，從而進(jìn)一步比較不同樣品間統(tǒng)一代謝物的含量。通常我們可以使用'obiwarp'算法進(jìn)行peak alignment，然后利用'density'算法進(jìn)行peak grouping.

峰補(bǔ)齊

對于峰檢測過程中會(huì)有部分feature在某些樣品中未檢出對應(yīng)代謝物峰的清醒，xcms可以根據(jù)已檢出feature的信息，在相應(yīng)樣品中強(qiáng)行提取EIC信息，從而計(jì)算該代謝物在該樣品中的含量信息，我們一般稱之為filling gaps

如此，對于一組代謝物樣品的峰檢測已經(jīng)全部完成。

對比xcms用于峰檢測的新方法和就方法，我們可以發(fā)現(xiàn)新方法在命名方面更加直白，可以根據(jù)方法名稱直接了解該方法所使用的算法，而在以前的峰檢測方法中，這些算法均整合在數(shù)據(jù)處理的過程中。兩種方式格局優(yōu)劣，新方法意義明確，但是在處理時(shí)需要更多的參數(shù)設(shè)置過程，而舊方法數(shù)據(jù)處理過程更加簡潔，但需要對xcms熟練度要求較高。

參考資料

https://www.bioconductor.org/packages/release/bioc/html/xcms.html

基因容器

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