### R代码从vignette源'flagme-knitr。Rnw ' ################################################### ### 代码块1号:库 ################################################### 需要(gcspikelite)库(flagme ) ################################################### ### 代码块2号:rawdata ################################################### gcmsPath < -粘贴(find.package(“gcspikelite”),“数据”,9 = " / ")的数据(目标)cdfFiles < -粘贴(gcmsPath,目标文件名,9 = " / ")eluFiles < - gsub(“提供”、“ELU”,cdfFiles) pd < - peaksDataset (cdfFiles mz = seq (50550), rtrange = c (7.5, 8.5)) pd < - addAMDISPeaks帕金森病(pd, eluFiles) ################################################### ### 代码块3号:addXCMS ################################################### pd。2 <- peaksDataset(cdfFiles[1:3]， mz = seq(50,550)， rtrange = c(7.5, 8.5)) cwt <- xcms::CentWaveParam(snthresh = 3, ppm = 3000, peakwidth = c(3,40)， prefilter = c(3,100)， fitgauss = FALSE, integrate = 2, noise = 0, extendLengthMSW = TRUE, mzCenterFun = "wMean") mfp <- xcms::MatchedFilterParam(fwhm = 10, snthresh = 5) pd。2 <- addXCMSPeaks(cdfFiles[1:3]， pd。2，设置= mfp, minintens = 100, multipleMatchedFilter = FALSE, multipleMatchedFilterParam = list(fwhm = c(5,10,20)， rt_abs = 2, mz_abs = 0.1)) pd。2 ################################################### ### 代码块数量4:plotexample1 ################################################### plotChrom (pd, rtrange = c (7.5, 8.5), plotPeaks = TRUE, plotPeakLabels = TRUE,马克斯。how.near = 0.5 = 8附近坳=代表(c(“蓝”、“红”、“黑色”),每个= 3 )) ################################################### ### 代码块5号:plotexample2 ################################################### r < - 1 plotImage (pd = r, rtrange = c(7.5, 8.5),主要= " ")v <——(pd@peaksdata [[r]] > 0, arr.ind = TRUE) #发现发现山峰abline (v = pd@peaksrt [[r]])点(pd@peaksrt [[r]] [v [2]], pd@mz [v [1]], pch = 19日cex =。6、坳= "白色 ") ################################################### ### 代码块6号:pairwisealignexample ################################################### Ds < - c(0.1, 0.1, 0.1)空白< - c(0.5, 0.5, 0.1, 0.9)标准(mfrow = c(2, 2),麦= c(0.8466, 0.4806, 0.4806, 0.1486),(我在1:4){pa < - peaksAlignment (pd@peaksdata [[1]], pd@peaksdata [[2]], pd@peaksrt [[1]], pd@peaksrt [[2]], D = Ds[我],[我]=差距,差距指标= 1,类型= 1,压缩= FALSE) plotAlignment (pa, xlim = c (0, 17), ylim = c (0, 16), matchCol =“黄色”,主要=粘贴(D =, Ds[我]," = "的差距,差距(我),9月 ="")) } ################################################### ### 代码块7号:multiplealignment ################################################### 马print(目标)< - multipleAlignment (pd组=美元目标组,wn.gap = 0.5, wn.D =。05年,bw.gap =。6 bw.D = 0.05 usePeaks = TRUE, filterMin = 1, df = 50, verbose = FALSE,度量= 1,类型= 1)#马bug ################################################### ### 代码块8号:multiplealignmentfig ################################################### plotChrom (pd, rtrange = c(7.5, 8.5),运行= ma@betweenAlignment@runs介意= ma@betweenAlignment@ind plotPeaks = TRUE, plotPeakLabels = TRUE,马克斯。how.near = = 8附近。5、坳=代表(c(“蓝”、“红”“黑”),每个= 3 )) ################################################### ### 代码块9号:correlationAlignment (eval = FALSE ) ################################################### ## 议员< = pd - correlationAlignment(对象。2, thr=0.85, D=20, penality=0.2, ## normalize=TRUE, minFilter=1) ## mp ################################################### ### code chunk number 10: multiplealignmentres ################################################### ma@betweenAlignment@runs ma@betweenAlignment@ind ################################################### ### code chunk number 11: alignmentres ################################################### outList <- gatherInfo(pd,ma) outList[[8]] rtmat <- matrix(unlist(lapply(outList,.subset,"rt"), use.names=FALSE), nr=length(outList), byrow=TRUE) colnames(rtmat) <- names(outList[[1]]$rt); rownames(rtmat) <- 1:nrow(rtmat) round(rtmat, 3) ################################################### ### code chunk number 12: session ################################################### sessionInfo() date()