Toolverse
All skills

pyopenms

by K-Dense-AI

Complete mass spectrometry analysis platform. Use for proteomics workflows feature detection, peptide identification, protein quantification, and complex LC-MS/MS pipelines. Supports extensive file formats and algorithms. Best for proteomics, comprehensive MS data processing.

Installation

Pick a client and clone the repository into its skills directory.

Installation

Quick info

Category
Security
Views
2

About this skill

Complete mass spectrometry analysis platform. Use for proteomics workflows feature detection, peptide identification, protein quantification, and complex LC-MS/MS pipelines. Supports extensive file formats and algorithms. Best for proteomics, comprehensive MS data processing. For simple spectral comparison and metabolite ID use matchms.

How to use

  1. Zainstaluj PyOpenMS za pomocą menedżera pakietów uv, uruchamiając polecenie uv pip install pyopenms. Sprawdź poprawność instalacji, importując bibliotekę w Pythonie i wypisując numer wersji za pomocą print(pyopenms.__version__).

  2. Wczytaj plik spektrometrii mas w formacie mzML, tworząc obiekt MSExperiment i używając klasy MzMLFile do załadowania danych. Biblioteka obsługuje również inne formaty takie jak mzXML, TraML, mzTab czy FASTA.

  3. Uzyskaj dostęp do poszczególnych spektr z załadowanego eksperymentu, iterując po obiekcie eksperymentu. Z każdego spektrum możesz pobrać wartości m/z i intensywności za pomocą metody get_peaks().

  4. Zastosuj przetwarzanie sygnału do spektrów, na przykład wygładzanie Gaussowskie. Utwórz obiekt GaussFilter, pobierz jego parametry, ustaw żądaną szerokość (np. gaussian_width na 0.1) i zastosuj filtr do całego eksperymentu.

  5. Wykonaj analizę zgodnie z Twoimi potrzebami: detekcję cech, identyfikację peptydów lub kwantyfikację białek, korzystając z odpowiednich modułów biblioteki dostępnych w dokumentacji referencyjnej.

Related skills