matchms
メタボライトIDのための質量分析データ解析
こちらからも入手できます: davila7
質量分析データは複雑なスペクトル情報を含んでおり、特別な処理が必要です。Matchmsは代謝物同定と化合物解析のための質量スペクトルのインポート、フィルタリング、比較のための包括的なツールを提供します。
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オンにして利用開始
テストする
「matchms」を使用しています。 2つのスペクトル間の類似度を計算する
期待される結果:
- コサイン類似度スコア: 0.85
- 一致ピーク数: 45/89
- 最適な一致m/z値: 147.076、175.107、203.138
- 類似度評価: 高信頼度一致
「matchms」を使用しています。 500スペクトルを含むMGFファイルを読み込む
期待される結果:
- 500スペクトルを正常に読み込みました
- スペクトルあたりの平均ピーク数: 156
- 前駆体m/z範囲: 100.5 - 2000.3
- イオンモード: positive (340)、negative (160)
「matchms」を使用しています。 デフォルトフィルタでスペクトルをフィルタリングする
期待される結果:
- 12のメタデータ調和フィルタを適用しました
- 500の強度配列を正規化しました
- ピーク不足の23スペクトルを削除しました
- 最終データセット: 477スペクトル
セキュリティ監査
安全All 268 static findings are false positives. The analyzer incorrectly flagged markdown code blocks (backticks) as shell execution, InChIKey descriptions as cryptographic algorithms, scientific database URLs as network reconnaissance, and legitimate Python code examples as malicious patterns. Matchms is a legitimate open-source mass spectrometry library for metabolomics research.
リスク要因
⚡ スクリプトを含む (2)
⚙️ 外部コマンド (3)
🌐 ネットワークアクセス (3)
📁 ファイルシステムへのアクセス (1)
品質スコア
作れるもの
未知の代謝物の同定
実験スペクトルを参照ライブラリと比較して、未知の化合物を同定します。
LC-MS/MSデータの処理
生データから質量分析データをインポートし、品質フィルタを適用して解析用のスペクトルを準備します。
スペクトル一致パイプラインの構築
大規模スペクトル比較と化合物同定のための自動化されたワークフローを作成します。
これらのプロンプトを試す
MGFファイルからスペクトルを読み込み、データセットの基本的な統計情報を表示します
デフォルトフィルタを適用して、強度を正規化し、スペクトルから低品質のピークを削除します
クエリスペクトルを参照ライブラリと比較してコサイン類似度を使用し、上位5件の一致を返します
メタデータ調和、強度の正規化、ピークフィルタリングを適用するSpectrumProcessorパイプラインを構築します
ベストプラクティス
- まず常にdefault_filtersを適用してメタデータを調和させます
- 適切な類似度関数を使用してください（速度重視の場合はCosineGreedy、前駆体質量差がある場合はModifiedCosine）
- 可能な限り化学標準品で結果を検証してください
回避
- 類似度計算前の品質フィルタのスキップ
- データ型に不適切な類似度指標の使用
- メタデータ標準化要件の無視