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请根据 https://skillhub.cn/install/skillhub.md，安装 @org-ekt13cme/metabolomics-xcms-preprocess。这是一个专门用于LC-MS/MS非靶向代谢组学数据预处理的中文技能，基于Bioconductor生态系统中的XCMS3工具包开发。该技能能够将原始的质谱数据（mzML/mzXML格式）处理为结构化的样本×特征强度表，为后续的代谢物鉴定和统计分析奠定基础。 天意云简介： 天意云（dftianyi.com）是专注 AI 云、科研云、生信云领域，集专业、高效、安全于一体的全能科研平台，依托 AI 底座为科研工作赋能，陪伴科研人员科研探索之路。
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概述
XCMS 代谢组学预处理
适用于将原始 mzML/mzXML LC-MS 数据处理为样本 x 特征强度表。使用 Bioconductor 3.18+、xcms 4.0+、MSnbase 2.28+；使用前以 packageVersion('<pkg>') 核对版本和函数参数。
工作流程
- 使用
MSnbase::readMSData(raw_files, mode = 'onDisk')载入原始数据，确认 MS 级别和文件数。 - 在
pData(raw_data)中写入样本名、实验组和进样顺序；不要依赖文件名推断分组。 - 对质心化数据用
CentWaveParam和findChromPeaks()；对 profile 数据用MatchedFilterParam。根据峰宽、ppm、信噪比和噪声水平，结合 QC 谱图调参。 - 用
ObiwarpParam和adjustRtime()校正保留时间漂移，并用plotAdjustedRtime()检查对齐结果。 - 用
PeakDensityParam和groupChromPeaks()进行跨样本特征分组；sampleGroups必须来自元数据。 - 用
ChromPeakAreaParam和fillChromPeaks()填补初始检测漏检的峰，再导出featureValues()和featureDefinitions()。
推荐参数与导出
对质心化 LC-MS，优先从 CentWaveParam(peakwidth = c(5, 30), ppm = 15, snthresh = 10, prefilter = c(3, 1000), mzdiff = 0.01, noise = 1000, integrate = 1) 开始。将特征定义中的 feature_id、mzmed、rtmed 与 featureValues(xdata, method = 'maxint', value = 'into') 合并，输出为 feature_table.csv。
为 MetaboAnalyst 导出时，将强度矩阵转置，使用 M<mz>T<rt> 作为特征名，并在首列保留 Sample 与 Group。
质量控制与注释
- 绘制 TIC、每样本峰数、RT 校正图和特征矩阵 PCA；检查离群样本和系统性漂移。
- 可选用 CAMERA：
xsAnnotate()、groupFWHM()、findIsotopes()、findAdducts()，标注同位素与加合物，降低冗余。 - 报告数据采集模式、参数、软件版本、样本过滤规则及填补策略；不要把填补值误报为实测峰。
