batchCorr：高解析质谱数据批内批间信号校正实用教程

"batchCorr是一个专为高分辨率质谱数据分析设计的R包，它旨在解决批次内和批次间离子信号的校正问题，最初是针对无目标的LC-MS代谢组学数据进行开发的。然而，随着技术的进步，该工具已在GC（气相色谱）和CE（高效液相色谱）等其他质谱前段以及TOF（飞行时间）、QTOF（四极时间飞行）、OrbiTrap、SQD（同步辐射电离四极质谱）和TQD（四极离子捕获检测器）等多种质谱技术中展现出广泛应用。 在现代高分辨率质谱分析中，仪器的广泛覆盖性对于探究生物样本中的代谢组至关重要，如血浆、尿液或脑脊液。然而，这类仪器的响应稳定性往往受限，可能会因为接口处积累的污垢、色谱柱再生过程中的不足等因素导致测量的分子量（m/z）不准确、保留时间波动以及信号强度的变化。这种稳定性问题直接影响到数据的质量和分析结果的可靠性，因此，batchCorr提供了一系列算法来管理和纠正这些偏差。 batchCorr包包含了用于处理批量间（batch-to-batch）和批量内（within-batch）的校正策略，例如通过校正基线漂移、峰形变化、以及不同批次间的系统性误差。这些算法可能包括数据归一化、基线校准、峰匹配和标准化等步骤，以确保数据的一致性和可比性。用户可以利用这些工具对原始数据进行预处理，提高后续统计分析的精度和信噪比。 使用batchCorr进行数据校准时，通常需要先了解样本的批次结构，因为不同的批次可能代表不同的实验条件、仪器状态或样品处理方式。开发者Carl Brunius来自Uppsala，他在2018年10月17日发布这份教程，旨在帮助研究人员掌握如何有效地应用这些工具来提升他们的研究成果质量。 batchCorr是代谢组学研究中一个不可或缺的辅助工具，它通过精细调整和校正高分辨率质谱数据，确保了跨批次研究的可靠性和科学结论的准确性。对于那些处理大量质谱数据并关注分析精度的科学家来说，掌握和利用batchCorr是必不可少的技能。"