代谢组数据分析（二十四）：基于tidymass包从质谱原始数据到代谢物注释结果的实践指南

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介绍

本教程旨在帮助用户通过 R 语言中的 tidymass 包进行代谢组学数据分析。代谢组学是一种研究生物体内所有代谢物及其变化规律的科学，广泛应用于疾病诊断、药物研发等领域。tidymass 是一个基于 R 的开源包，专为液相色谱-质谱（LC-MS）数据分析设计，提供了一套完整的数据处理、注释和分析框架。

1. 数据准备

用户需要准备以下三种数据：

• MS1 数据：包含样本的 mzXML 文件，用于一级质谱数据。
• MS2 数据：包含 QC 样本的 mgf 文件，用于二级质谱数据。
• 样本信息表：以 Excel 格式存储，包含样本的元数据信息。

2. 数据处理

数据处理是代谢组学分析的关键步骤。tidymass 提供了强大的工具，用于峰识别、峰分组、保留时间校正等。通过设置参数如质量精度（ppm）、峰宽等，用户可以高效地处理原始数据，并生成用于后续分析的结果文件。

3. 数据