XCMS包用法
1. 前期准备
数据类型：NetCDF, mzXML, mzData 。 所以首先需要把自己的文件通过相应的软件转化成这类文件。
数据位置：因为xcms会记录下数据所在的位置，并且在数据分析过程中会来回从文件夹中读取数据。所以不要再随意改变数据所在的文件的位置。
数据来源：来源不同的数据应当分开进行数据前处理。比如正离子和负离子模式下得到的数据，不同的洗脱梯度下得到的数据。
数据存储：xcms可以根据数据所在的文件夹的来识别不同的数据组。比如你想研究某一药物在两组病人间的纵向效应（longitudinaleffect），然后你可以把你的两组数据分别存入命名为group A和groupB的文件夹，这样xcms可以识别这两个组。每个文件夹内你还可以继续细分，比如按时间‘day1’，‘day2’等等。xcms会自动给这些数据命名为groupA/day1， group A/day 2， 等等。 （所以这里你要根据你的数据组来把它们存入不同的文件夹）。如果这里描述的不清楚的话，我会在后面的例子里进一步说明。
下面将会以一个详细的例子来分布解说xcms是如何处理LC-MS数据的。 2. 数据分析 2.1 文件读取
cdfpath <-system.file(\
system.file 作用是寻找包里面文件的路径和全名。这里指的是在叫‘faahKO’的包中找到文件类型为‘cdf’的文件的全名。
list.files(cdfpath,recursive = TRUE)
[1] \ [6] \ [11] \
list.files 是读取该路径下的文件夹或文件名，并以字符型向量存储。
当然，这两条代码对我们都不重要，它们只是单纯的为了从这个包里面读取数据。
2.2 过滤及谱峰检测（filtration and peak identification） Library（xcms）每次使用这个包之前先要加载。
cdffiles <- list.files(cdfpath, recursive = TRUE, full.names = TRUE)
读取cdf文件，这里如果你要读取你自己的文件，你只要把cdfpath换成你的文件夹所在的位置就行，比如你的数据在文件 D:/data,那你把这里的代码换成cdffiles <- list.files(‘D:/data, recursive = TRUE, full.names = TRUE) 就行（当然还有更方便的方法，不过这个就够用了）。Recursive=TURE 的话，它会递归读取到你文件夹里，如果是False的话就只会读取到文件夹。Full.names=TURE的话，你会得到一个包含路径的文件名，False的话只会得到文件名。
[1] \ [2] \ [3] \ [4] \ [5] \ [6] \ [7] \ [8] \
[9] \ [10] \ [11] \ [12] \ xset <- xcmsSet(cdffiles)
这条语句主要作用是谱峰鉴定（peak identification），其结果存储在了一个‘xcmsset’类型的数据（不用管这个类型是啥意思）。
250:38 300:103 350:226 400:338 450:431 500:529 550:674 600:847 250:43 300:128 350:275 400:394 450:500 500:637 550:835 600:1027 250:25 300:93 350:227 400:337 450:411 500:498 550:640 600:758 250:19 300:67 350:169 400:258 450:301 500:373 550:488 600:580 250:24 300:60 350:166 400:254 450:315 500:391 550:501 600:582 250:31 300:71 350:183 400:280 450:338 500:422 550:532 600:604 250:41 300:105 350:212 400:319 450:416 500:533 550:684 600:838 250:27 300:107 350:232 400:347 450:440 500:549 550:712 600:905 250:24 300:87 350:200 400:293 450:351 500:426 550:548 600:661 250:22 300:65 350:161 400:243 450:293 500:358 550:483 600:561 250:28 300:69 350:157 400:229 450:282 500:364 550:493 600:592 250:30 300:81 350:188 400:280 450:356 500:473 550:618 600:765
每一行就是一个文件，并且谱峰鉴定结果用成对的数据形式来给出。分号前面的数字表示正在处理的质荷比（m/z），后面的数字表示到该质荷比时已经找出的峰数目（peaknumber）
这个语句看似简单，里面包含的参数却很多：
xcmsSet(files = NULL, snames = NULL, sclass = NULL, phenoData = NULL, profmethod = \
mslevel=NULL, nSlaves=0, progressCallback=NULL, scanrange = NULL, ...) 多数情况下，我们用这些默认值就够了。但对于特定的分析仪器或者数据，我们也需要优化一些参数。Findpeaks利用两种不同的算法来进行峰值检测（peak detection）。其中默认法是?ndPeaks.matchedFilter，另一种方法是?ndPeaks.centWave。 2.2.1 ?ndPeaks.matchedFilter 该法有几个参数需要考虑：
峰宽（peak width）可用标准方差(sigma) 或者半峰全宽(fwhm)来表示，默认值是FWHM=30 s。根据色谱类型，我们应当选择合适的峰宽。 步长（step）默认值是2，step=2.
存储，有四种方法， ‘bin’，‘binlin’，‘binlinbase’，‘intlin’，其中bin是默认方法。四种方法的具体意思自己看文献吧，最后一个不推荐用，第三个具体怎么设置，我也没咋看懂。
2.2.2 ?ndPeaks.centWave
该法更适合于高分辨率的仪器下的centroid mode的数据， 比如
LC/{TOF,OrbiTrap,FTICR}-MS。binning在这里是不必要的。这里面有两个参数需要考虑： ppm，其选择和仪器精度有关
峰宽范围（peak width range）：比如HPLC里用peakwidth=c(20,50) ，UPLC里是peakwidth=c(5，12)， 单位是秒。
说了这个多了，举例子吧（英语说明里这部分一笔带过，而且help里的例子也不适合batchfiles，如何设置这些参数的确让人有些摸不着头脑）： 1. ?ndPeaks.matchedFilter
xset <- xcmsSet(cdffiles, method=’matchedFilter’,fwhm=60, step=3, profmethod='binlin' ) xset
An\
Timerange: 2507.6-4139.9 seconds (41.8-69 minutes) Massrange: 200.1-597.0233 m/z Peaks:2549 (about 212 per sample) PeakGroups: 0
Sampleclasses: KO, WT
Profilesettings: method = binlin step = 3 Memoryusage: 0.497 MB
最后结果如上，我用了matchedFilter方法，fwhm是60s，步长是3，存储方法是 binlin 2. ?ndPeaks.centWave
xset <-xcmsSet(cdffiles, method=’centWave’, ppm=5, peakwidth=c(10,20) ) xset
An\
Timerange: 2502.9-4476.4 seconds (41.7-74.6 minutes) Massrange: 200.1-600 m/z
Peaks:52907 (about 4409 per sample) PeakGroups: 0
Sampleclasses: KO, WT