Mass spectrometry data processing in MZmine 3: feature detection and annotation

计算机科学 工作流程 原始数据 软件 复制 注释 数据处理 文件格式 数据挖掘 特征(语言学) 数据库 人工智能 语言学 统计 哲学 数学 程序设计语言
作者
Tito Damiani,Steffen Heuckeroth,Aleksandr Smirnov,Olena Mokshyna,Corinna Brungs,Ansgar Korf,Joshua R. Smith,Paolo Stincone,Nicola Dreolin,Louis‐Félix Nothias,Tuulia Hyötyläinen,Matej Orešič,Uwe Kärst,Pieter C. Dorrestein,Daniel Petras,Xiuxia Du,Justin J. J. van der Hooft,Robin Schmid,Tomáš Pluskal
标识
DOI:10.26434/chemrxiv-2023-98n6q
摘要

Untargeted MS experiments produce complex, multi-dimensional data that are practically impossible to investigate manually. For this reason, computational pipelines are needed to extract relevant information from raw spectral data and convert it into a more comprehensible format. Based on the sample type and/or goal of the study, a variety of MS platforms can be used for such analysis. MZmine is open-source software for the processing of raw spectral data generated by different MS platforms: liquid chromatography–MS (LC–MS), gas chromatography–MS (GC–MS), and MS–imaging. Moreover, the third version of the software, described herein, supports the processing of ion mobility spectrometry (IMS) data. The present protocol provides three distinct procedures to perform feature detection and annotation of untargeted MS data produced by different instrumental setups: LC–(IMS–)MS, GC–MS, and (IMS–)MS imaging. For training purposes, example datasets are provided together with configuration batch files (i.e. list of processing steps and parameters) to allow new users to easily replicate the described workflows. Depending on the number of data files and available computing resources, we anticipate this to take between 2 and 24 hours for new MZmine users and non-experts. Within each procedure, we provide a detailed description for all processing parameters together with instructions/recommendations for their optimization. The main generated outputs are represented by aligned feature tables and fragmentation spectra lists that can be used by other third-party tools for further downstream analysis.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI

祝大家在新的一年里科研腾飞
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
刚刚
1秒前
复杂汝燕完成签到,获得积分10
1秒前
1秒前
小甜完成签到 ,获得积分10
7秒前
大方鲂发布了新的文献求助10
7秒前
8秒前
8秒前
hyishu完成签到,获得积分10
8秒前
yanxi完成签到 ,获得积分10
8秒前
budingman发布了新的文献求助10
12秒前
小柚子发布了新的文献求助10
15秒前
脑洞疼应助明理芒果采纳,获得10
16秒前
大吉上上签完成签到 ,获得积分10
19秒前
英格兰胖头鱼完成签到 ,获得积分20
19秒前
mw完成签到,获得积分10
20秒前
852应助大方鲂采纳,获得10
20秒前
通科研完成签到,获得积分10
20秒前
积极问晴发布了新的文献求助10
24秒前
将个烂就完成签到,获得积分10
25秒前
25秒前
rayawe完成签到 ,获得积分10
28秒前
舒适的尔容完成签到,获得积分10
28秒前
lan完成签到 ,获得积分10
29秒前
pp完成签到,获得积分10
31秒前
阿羡完成签到,获得积分10
32秒前
XS_QI发布了新的文献求助10
33秒前
Fushanyu完成签到 ,获得积分10
35秒前
36秒前
呱唧完成签到,获得积分10
40秒前
科研通AI6.2应助XS_QI采纳,获得10
43秒前
Woo发布了新的文献求助10
43秒前
44秒前
44秒前
44秒前
44秒前
44秒前
44秒前
44秒前
44秒前
高分求助中
Operational Bulk Evaporation Duct Model for MORIAH Version 1.2 1200
Yangtze Reminiscences. Some Notes And Recollections Of Service With The China Navigation Company Ltd., 1925-1939 800
Common Foundations of American and East Asian Modernisation: From Alexander Hamilton to Junichero Koizumi 600
Signals, Systems, and Signal Processing 510
Discrete-Time Signals and Systems 510
Industrial Organic Chemistry, 5th Edition 400
Multiple Regression and Beyond An Introduction to Multiple Regression and Structural Equation Modeling 4th Edition 400
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 生物 医学 工程类 计算机科学 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 复合材料 内科学 化学工程 人工智能 催化作用 遗传学 数学 基因 量子力学 物理化学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 5847516
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 6226943
关于积分的说明 15620380
捐赠科研通 4964176
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2676458
邀请新用户注册赠送积分活动 1621027
关于科研通互助平台的介绍 1576958