研究化学物质，特别是ETD产品的质谱。
masstodon的Python项目详细描述
masstodon
你的python3模块用于研究质谱中的电子转移离解，更普遍的是在质谱中发现物质。
先决条件
Python3
安装
可以直接从python包索引安装包：
pip install masstodon
否则，请下载此github repo，使用默认分支，并使用以下命令安装软件：
pip install .
从包含setup.py的文件夹中。 这将允许您通过
简单地导入masstodonimport masstodon
运行
命令行界面
从pip安装后，可以从命令行运行masstodon。
考虑到从末端输入具有可能的修饰和电荷的多个化合物是不舒服的，我们限制了（目前）在精确研究一种蛋白质及其c/z裂解模式的传统情况下运行masstodon的可能性。
要查看可能参数的详细描述，请打开终端（或者在windows上打开anaconda提示符，但说真的，windows？你应该感到内疚……）然后写信
masstodon -h
要运行masstodon，您至少需要提供：
- 具有光谱的文件
- 氨基酸序列（fasta）
- 物质的电荷
所有其他参数都可以跳过，但这可能很愚蠢。
例如，如果你知道在一个特定的氨基酸上有一个特殊的ptm，
您应该提供-m参数，依此类推。
python脚本
导入数据。您可以使用masstodon分析单个质谱。
这很可能是对{em1}$orbitrap或普通质谱的单独扫描。
导入质谱最简单的方法是显示一个纯ascii文件，每行有m/z和强度值，用制表符或其他空格符号分隔。
运行masstodon。
要使用单个化合物调用masstodon，请使用masstodon_single函数。
例如：
from masstodon.data.substanceP_wh15_wv400 import mz, intensity, fasta, modifications, z # input data
from masstodon.masstodon import masstodon_single # masstodon-proper
from pprint import pprint # nicer output in the terminal
print(mz)
# array([ 61.01 , 64.152, 66.515, ..., 1403.9 , 1485.578, 1497.226])
print(intensity)
# array([844.4 , 25.35, 190.1 , ..., 15.38, 55.62, 21. ])
print(fasta)
# 'RPKPQQFFGLM'
print(modifications)
# {'11': {'C_carbo': {'H': 1, 'N': 1, 'O': -1}}}
# (modify 11th amino-acid [starting from 1 for user-friendliness],
# by adding the chemical diff unto the group of atoms that include the C_carbo.)
print(z)
# 3
m = masstodon_single(mz, intensity, fasta, z,
min_mz_diff = 1.1, # this is actually the default
modifications = modifications,
orbitrap = False, # this ain't an orbitrap profile spectrum
threshold = "0.05 Da", # how far away to search for
isotopic_coverage = .999, # IsoSpec isotopic envelope coverage
min_prob = .8, # minimal acceptance probability of a candidate theoretical envelope.
std_cnt = 3 # m/z standard deviation count filter)
# for min_prob and std_cnt check out the publication under the filtering procedures.
print("Save spectrum to where you started your python from.")
m.plotly("spectrum.html", shape='rectangles', show=True)
print("Getting stats on inintial and final number of nodes and edges in the deconvolution graph.")
pprint(m.ome.G_stats)
print("Errors: absolute deviations and relative distance between spectra.")
pprint(m.imperator.errors())
print("Estimates of intensities of reactions and fragmentations.")
pprint(m.cz_simple.intensities)
pprint(m.cz_simple.probabilities)
print("Save all things under the given path.")
m.write(".")
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