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访问、去同位素化和电荷去卷积质谱

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用于去同位素化和电荷状态去卷积的质谱库

此库结合了
brainpy 和 ms_peak_picker 来构建MS和MS/MS数据的工具包。这些库的目标是为评估MS数据提供模块化的拼图碎片。此库的目标是将模块组合起来，以简化原始数据处理。

去卷积

可以使用高级API函数
deconvolute_peaks 调用基于averagine的通用去卷积过程，该函数接受一系列峰、averagine模型和同位素拟合度评分器。

import ms_deisotope

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

结果是去同位素化和电荷状态去卷积的峰列表，其中每个峰的中性质量已知，并记录了拟合的电荷状态以及导致拟合的同位素峰。

有关同位素模式拟合的更详细描述，请参阅文档。

Averagine

使用“Averagine”模型来描述“平均氨基酸”的组成，然后可以用来近似特定氨基酸组合的组成和同位素丰度。由于通常唯一可用的解决方案是猜测特定m/z的组成，因为可能存在太多的元素组成，这是唯一的可行解决方案。

该库支持任意的Averagine公式，但默认提供Senko Averagine：{“C”: 4.9384, “H”: 7.7583, “N”: 1.3577, “O”: 1.4773, “S”: 0.0417}

from ms_deisotope import Averagine
from ms_deisotope import plot

peptide_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 包含几个预定义的Averagine（或更合适的“averagoses”）

Senko的肽 - ms_deisotope.peptide
原生N-和O-聚糖 - ms_deisotope.glycan
全甲基化聚糖 - ms_deisotope.permethylated_glycan
糖肽 - ms_deisotope.glycopeptide
硫酸化糖胺聚糖 - ms_deisotope.heparan_sulfate
非硫酸化糖胺聚糖 - ms_deisotope.heparin

有关质量光谱数据文件读取/写入、峰集和底层信号处理工具的更多信息，请参阅文档。

安装

ms_deisotope 使用PEP 517和518构建系统定义和隔离，以确保在构建之前安装所有编译时依赖项。正常安装应与pip一起使用，并为Windows提供预构建的wheel文件。

$ pip install ms_deisotope

C扩展

ms_deisotope 及其几个依赖项使用C扩展来使迭代操作大幅加快。如果您计划在大量数据上使用此库，我强烈建议您确保它们已安装

>>> import ms_deisotope
>>> ms_deisotope.DeconvolutedPeak
<type 'ms_deisotope._c.peak_set.DeconvolutedPeak'>

从源代码构建C扩展需要Cython >= 3.0.3版本

编译C扩展需要在构建ms_deisotope之前，先编译和安装numpy、brain-isotopic-distribution和ms_peak_picker

pip install numpy
pip install -v brain-isotopic-distribution ms_peak_picker
pip install -v ms_deisotope

如果这些库未安装，ms_deisotope 将回退到使用纯Python实现，这将慢得多。

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ms_deisotope-0.0.55-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (20.3 MB 查看哈希值)

上传时间 2024年7月2日 CPython 3.11 manylinux: glibc 2.17+ x86-64

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ms_deisotope-0.0.55-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (19.0 MB 查看哈希值)

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上传于 2024年7月2日 CPython 3.8 macOS 11.0+ ARM64

ms_deisotope-0.0.55.tar.gz 的哈希值

ms_deisotope-0.0.55.tar.gz 的哈希值
算法	哈希摘要
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ms_deisotope-0.0.55-cp311-cp311-win_amd64.whl 的哈希值

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算法	哈希摘要
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ms_deisotope-0.0.55-cp311-cp311-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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ms_deisotope-0.0.55-cp311-cp311-macosx_11_0_arm64.whl 的哈希值

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算法	哈希摘要
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ms_deisotope-0.0.55-cp310-cp310-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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ms_deisotope-0.0.55-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值

ms_deisotope-0.0.55-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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ms_deisotope-0.0.55-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl 的哈希值

ms_deisotope-0.0.55-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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ms_deisotope-0.0.55-cp39-cp39-win_amd64.whl 的哈希值

ms_deisotope-0.0.55-cp39-cp39-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值用于 ms_deisotope-0.0.55-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

ms_deisotope-0.0.55-cp39-cp39-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值用于 ms_deisotope-0.0.55-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl

ms_deisotope-0.0.55-cp39-cp39-macosx_11_0_arm64.whl 的哈希值
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哈希值用于 ms_deisotope-0.0.55-cp38-cp38-win_amd64.whl

ms_deisotope-0.0.55-cp38-cp38-win_amd64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值用于 ms_deisotope-0.0.55-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl

ms_deisotope-0.0.55-cp38-cp38-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
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哈希值用于 ms_deisotope-0.0.55-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl

ms_deisotope-0.0.55-cp38-cp38-macosx_11_0_arm64.whl 的哈希值
算法	哈希摘要
SHA256	`3aa7f00629846052af96e61928640388004ed0b842455718e2b8cb4bbc514518`
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