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•研究生物体产生的全部蛋白质。

• Foci：鉴定、结构测定、生物标志物、通路、表达（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。

蛋白质组学

•研究生物体产生的全部蛋白质。

• Foci：鉴定、结构测定、生物标志物、通路、表达。

基质辅助激光解吸飞行时间质谱(MALDI-TOF)法示例频谱

研究动机

只有相对较少的开源软件解决方案可用，而R平台则很少。

• 处理技术和生物复制的必要性。

• 相对强度的定量令人不满意

• 研究光谱校准对临床预后的影响。

• 模块化且易于定制的分析程序

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贝叶斯分位数回归、lasso和自适应lasso贝叶斯分位数回归分析免疫球蛋白、前列腺癌数据

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示例数据

血清肽多姆分析显示血小板因子 4 是与胰腺癌相关的潜在鉴别肽

G.M. Fiedler， A.B. Leichtle， J. Kase et al Clin Cancer Res June 1， 2009 15：3812-3819

“两个显著峰（m/z 3884;5959）对区分患者和健康对照的敏感性为86.3%，特异性为97.6%。"

“基于MALDI-TOOF MS的血清肽球分析允许发现和验证血小板因子4 [m / z 3884，7767;S.G.]作为胰腺癌的新鉴别标志物。

动手操作：文件导入

> spectra[[1]]

动手操作：画图

> abline(v=3884, col="blue")

动手操作：画图m/z 3884

> plot(spectra[[1]]

动手操作：方差稳定和平滑

> spea <- lapply(sptra, transfensty, fun=moAvg)

动手实践：基线校正

> plot(spea[[1]]

> lines(b, col="red");

动手操作：基线校正 – SNIP

> bl <- estiline(specta[[1]]

动手操作：基线校正 – SNIP

> speca <- lapply(spe, remoeline)

> lines(specra[[1]])

实践：峰值检测

> peas[[1]]

> top <- intnsity(p) %in% sort(int

> labePeak

单光谱工作流程

> peaks <- lapply(spetra, detecPeaks)

多光谱比较