Reproducible mass spectrometry data processing and compound annotation in MZmine 3

工作流程 注释 原始数据 软件 复制 数据处理 文件格式 数据挖掘 计算机科学 数据库 人工智能 数学 统计 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-v2
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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
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
脑洞疼应助开心蘑菇采纳,获得10
1秒前
无私青柏完成签到 ,获得积分10
1秒前
1秒前
Patti发布了新的文献求助10
1秒前
善学以致用应助haorui采纳,获得10
1秒前
nini发布了新的文献求助10
1秒前
Lancelot关注了科研通微信公众号
2秒前
3秒前
3秒前
3秒前
PubMed556发布了新的文献求助10
4秒前
淼淼完成签到,获得积分10
4秒前
爱看文章的我完成签到,获得积分10
5秒前
福福发布了新的文献求助10
6秒前
lucky发布了新的文献求助10
7秒前
烟花易冷发布了新的文献求助10
7秒前
7秒前
8秒前
在水一方应助敏感若云采纳,获得10
8秒前
doctor2023完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
10秒前
共享精神应助束滟泽采纳,获得10
11秒前
11秒前
pinecone发布了新的文献求助10
11秒前
11秒前
唐唐完成签到 ,获得积分10
12秒前
小蘑菇应助福福采纳,获得10
13秒前
13秒前
航哥完成签到,获得积分10
13秒前
晓畅发布了新的文献求助10
14秒前
cjj完成签到,获得积分10
15秒前
s_chui发布了新的文献求助10
15秒前
cream完成签到 ,获得积分20
15秒前
jy完成签到 ,获得积分10
16秒前
17秒前
xutong de发布了新的文献求助10
17秒前
18秒前
毕龙雪发布了新的文献求助10
18秒前
高分求助中
(应助此贴封号)【重要!!请各用户(尤其是新用户)详细阅读】【科研通的精品贴汇总】 10000
Kinesiophobia : a new view of chronic pain behavior 5000
Molecular Biology of Cancer: Mechanisms, Targets, and Therapeutics 3000
First commercial application of ELCRES™ HTV150A film in Nichicon capacitors for AC-DC inverters: SABIC at PCIM Europe 1000
Feldspar inclusion dating of ceramics and burnt stones 1000
Digital and Social Media Marketing 600
Zeolites: From Fundamentals to Emerging Applications 600
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 5987116
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 7402430
关于积分的说明 16045848
捐赠科研通 5127518
什么是DOI,文献DOI怎么找? 2751385
邀请新用户注册赠送积分活动 1722368
关于科研通互助平台的介绍 1626754