ms-deisotope 0.0.9

数据访问

ms_deisotope可以使用pyteomics库直接从mzml、mzxml和mgf文件中读取。 在windows上，它还可以使用comtypes访问thermo的msfilereader.dll来读取原始文件和 用于读取.d目录的Agilent的MassSpecDataReader.dll。只要有可能，图书馆就提供 所有支持格式的通用接口。使用Thermo的纯.net库，它可以使用pythonnet 在windows和linux上读取thermo raw文件（可能还有mac）。

fromms_deisotopeimportMSFileReaderfromms_deisotope.data_sourceimportmzxml# open a file, selecting the appropriate reader automaticallyreader=MSFileReader("path/to/data.mzML")# or specify the reader type directlyreader=mzxml.MzXMLLoader("path/to/data.mzXML")

所有受支持的读取器都提供对未压缩文件的快速随机访问，并支持迭代器 接口。

# jump the iterator to the MS1 scan nearest to 30 minutes into the runreader.start_from_scan(rt=30)# read out the next MS1 scans and all associated MSn scansscan_bunch=next(reader)print(scan_bunch.precursor,len(scan_bunch.products))

平均值

用“平均”模型来描述“平均氨基酸”的组成。 然后可以用来近似A的组成和同位素丰度。 特定氨基酸的组合。考虑到通常唯一可用的解决方案是 猜测特定m/z的组成，因为有太多可能 元素组成，这是唯一可处理的溶液。

此库支持任意平均值公式，但提供了senko平均值 默认情况下：{“c”：4.9384，“h”：7.7583，“n”：1.3577，“o”：1.4773，“s”：0.0417}

fromms_deisotopeimportAveraginefromms_deisotopeimportplotpeptide_averagine=Averagine({"C":4.9384,"H":7.7583,"N":1.3577,"O":1.4773,"S":0.0417})plot.draw_peaklist(peptide_averagine.isotopic_cluster(1266.321,charge=1))

ms_deisotope包括几个预定义的平均值（或更合适的“平均值）：

1. 森科肽-ms_deisotope.peptide
2. 原生的n-和o-聚糖-ms-deisotope.glycan
3. 透乙基聚糖-ms_deisotope。透乙基聚糖
4. 糖肽-ms_deisotope.糖肽
5. 硫酸化糖胺聚糖-硫酸乙酰肝素
6. 未硫化的糖胺聚糖-ms_deisotope.heparin

反褶积

通用的基于平均值的反褶积过程可以用高级 api函数反褶积峰值，包括一系列峰值、一个平均值模型和一个同位素 拟合优度计分器：

importms_deisotopedeconvoluted_peaks,_=ms_deisotope.deconvolute_peaks(peaks,averagine=ms_deisotope.peptide,scorer=ms_deisotope.MSDeconVFitter(10.))

其结果是一个去sotoped和电荷态去卷积的峰值列表，其中每个峰值的中性质量都是已知的。 并且记录了拟合的电荷状态以及产生拟合的同位素峰。

有关同位素模式拟合的详细说明，请参阅文档。