Mnova for metabonomics

Mnova 可让您以最佳质量轻松处理大型数据集，从而获得最精确的结果。一旦数据集增加到 20-200 个波谱， 手动处理就不再是一种选择。

Mnova 可以自动处理 生物流体的大型数据集，提取 ASCII 文件用于统计测量。

Mnova 包括功能强大的特定 相位和基线校正算法，适用于 一维和二维 生物流体波谱 ，以获得正确的量化结果。

开始使用

根据数据集的大小，Mnova 可通过两种主要方式用于大型生物流体波谱数据集。

图形模式（<100 个波谱）：该模式允许在一组波谱上同时执行所有处理命令，从而可以同时与所有波谱进行交互。

脚本（>100 个波谱）： ，用户只需打开数据集中的单个波谱，并使用 Mnova 中的脚本功能优化处理，以便将其应用于其余波谱。

处理基础

让我们来看看 "图形方法"。

1.当数据集较小时，我们可以将波谱文件夹拖到 Mnova 中，以便对所有波谱进行完全处理（也可以使用 multiOpen 脚本）。在本例中，我将 16 个波谱文件夹拖到了 Mnova 图标上。大约 5 秒钟后，我完全处理了所有波谱，如下图所示

2.2. 在页面导航器中选择所有波谱，以创建堆叠波谱。我们可以按下 "Ctrl/Cmd+A "键，或者点击 "Stack/Stack Spectra（堆叠/叠加波谱）"菜单。

3.选择其中之一（在左侧垂直按钮的堆栈下拉菜单中选择 "活动波谱"），并进行必要的处理和分析（相位和基线校正、分档、信号抑制......）。对第一个频谱的操作将同时应用于整个数据集。

Mnova 为生物流体样本提供了几项特殊功能，如自动相位 和基线校正算法、溶剂抑制 （例如去除水的色散信号）、自动调谐参考、 分档 （或分桶）、归一化、全局波谱解卷积 （正在进行中）。

4.4. 处理和分析完成后，我们可以导出 ASCII 文件用于 PCA 或 PLS，只需按照菜单 "File/Save As/NMR CSV File (*.csv *.txt)"（文件/另存为/核磁共振 CSV 文件 (*.csv *.txt)）操作即可；确保在文件名字段中输入扩展名 *.txt：

选中堆叠波谱，然后按照菜单 "Stack/Superimpose Spectra（堆叠/叠加波谱）"进行叠加（例如，检查所有波谱是否完全对齐非常有用）：

脚本方法

Mnova 包含脚本功能，可创建处理模板，与我们的脚本引擎配合使用，执行批量处理，从而实现前一流程的自动化。

Mnova具有强大而灵活的功能，可让用户轻松实现一维和二维 NMR 数据集的全自动处理。这非常适合批量处理同一类型的波谱，还可将分析操作纳入其中。

例如，假设您获取了 20 个质子波谱，希望使用相同的处理操作对其进行处理。处理过程非常简单：

1.加载一个波谱并按要求进行处理。

2.2. 转到处理/处理模板。 出现以下对话框：

此对话框包含Mnova 实现的所有处理和分析功能。您可以通过选择复选框来选择所需的选项，必要时还可以单击相应命令旁边的按钮来指定选项。

3.3. 对结果满意后，单击对话框中的保存按钮，将脚本文件保存为 Mnova 处理文件 (*.mnp)。

保存此模板后，您就可以运行脚本以相同方式处理所有波谱。

如果数据集数量过多，Mnova 可以打开、处理（apodization、FT、Zero Filling、LP、相位和基线校正......）、分析（binning 等）、保存到 ASCII 文件并关闭波谱，以便打开下一个数据集并继续处理（避免过度使用内存）。如果数量不多，Mnova 可以在屏幕上保留所有已完全处理的波谱。

您可以使用以下脚本自动完成上述过程，并将所有结果保存到同一个 ASCII 文件中。您可以在此处下载

将该脚本复制到 Mnova 的脚本文件夹中（通过菜单 "File/Preferences/Scripts/Directories"（文件/首选项/脚本/目录）进行选择），重新启动软件，脚本将出现在 "Scripts"（脚本）菜单下。

请注意，您可以使用 "工具栏自定义 "功能（"视图/自定义用户界面/自定义工具栏"）将此脚本引入工具栏。

要了解有关 Mnova 脚本的更多信息，请单击此处

//<GUI menuname="import_process_saveOneAscii_loop "快捷方式="Ctrl+I "工具提示="自动处理并保存为 ASCII"/>

/******************************************************************************

版权所有 (C) 2008 Mestrelab Research S.L. 保留所有权利。

本文件是 MNova 脚本工具包的一部分。MNova 软件的授权用户可自由使用本文件，但本文件按原样提供，不附带任何形式的保证，包括对设计、适销性和特定用途适用性的保证。

******************************************************************************/

// 本示例函数演示了如何对一组波谱文件进行处理，并将处理结果保存为一个 ASCII 文件。

函数 import_process_saveOneAscii_loop()

{

 const procName = "c:/procTemplates/proc.mnp"; // 处理文件。必须在 MestReNova 的处理模板对话框中创建。

 const fileMask = "fid"; // 该掩码指定要处理的文件。

 const dirMask = "*"; // 该掩码指定要扫描的波谱目录。

 // 选择包含波谱数据的目录

 const specDirKey = "import_process_saveOneAscii_loop/SpectraDir"；

 var dirName = FileDialog.getExistingDirectory(settings.value(specDirKey, Dir.home()), "Select Spectra Directory")；

 如果 (!dirName)

 返回；

 var dir = new Dir(dirName)；

 dir.cdUp()；

 // 选择要保存输出的文件

 const outDirKey = "import_process_saveOneAscii_loop/OutputDir"；

 var saveDir = settings.value(outDirKey, Dir.home()); // 获取上次使用的目录名

 var fileName = FileDialog.getSaveFileName("ASCII 文件 (*.txt)", "选择输出文件",saveDir)；

 如果 (!fileName)

 返回；

 // 打开所选文件并创建映射到该文件的文本流

 var fout = new File(fileName)；

 settings.setValue(outDirKey, fout.absDirPath); // 保存目录名，以便下次调用脚本时使用

 var sout = new TextStream(fout)；

 sout.precision = 10；

 // 临时文件名

 const lastOutName = Dir.temp() + "/import_process_saveOneAscii_loop.lastOut.tmp"；

 如果 (File.exists(lastOutName))

 File.remove(lastOutName)；

 // 下面的函数 getMaskFiles 位于 files.qs 脚本中。

 var files = getMaskFiles(dirName, dir.absPath, fileMask, dirMask, true)；

 for(var fi = 0, length = files.length; fi < length; fi++)

 {

 var dw = new DocumentWindow(Application.mainWindow.newWindow()); // 创建新文档窗口

 if (serialization.open(files[fi]))

 {

 nmr.process(procName); // 应用处理模板

 var spec = new NMRSpectrum(nmr.activeSpectrum())；

 fout.open(File.WriteOnly)；

 var flastOut = new File(lastOutName)；

 var slastOut = new TextStream(flastOut)；

 if (!fi)

 { // 将文件的拳头列以 ppm 为单位。刻度取自第一个频谱。

 flastOut.open(File.WriteOnly)；

 slastOut.precision = 10；

 var ppm = spec.hz()/spec.frequency()；

 var dPpm = spec.scaleWidth()/spec.count()/spec.frequency()；

 for(var si = spec.count()-1; si >= 0; si--)

 {

 slastOut.write(ppm, "\n")；

 ppm += dPpm；

 }

 flastOut.close()；

 }

 flastOut.open(File.ReadOnly)；

 for(var si = spec.count()-1; si >= 0; si--)

 sout.write(slastOut.readLine(), "\t\t", spec.real(si), "\n")；

 fout.close()；

 flastOut.close()；

 flastOut.remove()；

 if (fi < length-1)

 File.copy(fileName, lastOutName)；

 }

 dw.close(); // 关闭已处理频谱的文档窗口

 }

}