---
# System prepended metadata

title: LCMS2 data analysis practice

---

# LCMS2 data analysis practice


## Занятие 1

1. Выберем себе для работы спектр

https://www.ebi.ac.uk/pride/

скачиваем *.raw

2. Конвертируем mzML

https://github.com/compomics/ThermoRawFileParser

Параметры для TRFP:

`
--input=input-file.raw --output_file=output-file.mzML -f=2 -m=0 -z -L 1,2 -e -l=0
`

3. Находим какой-нибудь фрагментационный спектр в mzML
`
"ms level" 2
`
Запоминаем retention time и precursor m/z. 

4. Открываем в batmass

5. **Папки для обмена**

* DOWNLOAD: https://kapitul.ru/owncloud/index.php/s/tdT1mZmuWcpA9sk 
(pass lcms2)
* UPLOAD: https://kapitul.ru/owncloud/index.php/s/ltQcmCjArWv0ngV 
(pass 49a6b660f3f4)

## Занятие 2

1. Изучаем интерфейс batmass. 2D-хроматограмма, масс-спек, выравнивание их друг с другом. 

1. Общий вид типичной масс-хроматограммы протеомного анализа. Зона начала, зона данных, зона смыва. Фоновые ионы-контаминанты. 

1. Изотопные распределения различных пептид-ионов.

1. Вникание в изотопные распределения. Он-лайн инструменты для анализа:
   - Брутто-формула для пептида https://www.pep-calc.com/
   - Изотопные распределения: https://www.envipat.eawag.ch/
   - Точные массы изотопов: https://www.sisweb.com/referenc/source/exactmas.htm

1. События DDA.
   - Отображение событий
   - Просмотр масс-спектров фрагментации

## Занятие 3

1. Приготовление target-decoy базы
   - При помощи R пакета `prozor`
```
requireNamespace('BiocManager')
BiocManager::install('prozor')
```

   - Пример запуска

```
library(prozor)
file.rev <- createDecoyDB("../practice/homosap_rev.fasta", revLab = "rev_", annot = "zz|sourceOf|database")
writeFasta(file.rev, file="../practice/db_prozor.fas")
```

1. Создание базы через философер https://philosopher.nesvilab.org/ 

```
mkdir folder
cd folder
philosopher workspace --init
philosopher database --id UP000000216
```

Список протеомов: https://www.ebi.ac.uk/interpro/proteome/uniprot/#table

Если фаста-файл уже готов то

```
philosopher database --add your-fasta-file.fas --contam
```

1. Comet
    - download comet: https://github.com/UWPR/Comet/releases/download/v2021.02.0/
    - Создание файла параметров: `./comet.exe -p`
    - У философеровской comet: `philosopher comet --print`
    - 

## Занятие 4
0. Пример запуска TRFP docker

```
#!/bin/bash
docker create -v /data/comcon1/TRO-raws/DAAO-TRO:/data_input \
   --name=rawparser -it caetera/thermorawfileparser
docker start rawparser
docker exec rawparser mkdir /data_input/output
DOCKRUN="docker exec rawparser mono /home/biodocker/TRFP/ThermoRawFileParser.exe"
$DOCKRUN -i=/data_input/20200805_Seva_DAAO_TRO_WT_C1.raw \
  -b=/data_input
docker exec rawparser mono /home/biodocker/TRFP/ThermoRawFileParser.exe -h
docker rm -f rawparser
```

1. Генерация comet различных аутпутов
    - `output_percolatorfile = 1`
    - Получится pin-файл табличного типа.

2. Загрузим pin в jupyter:
    - 
```
pin = pd.read_csv("./bp-k7-1_20211120154542.pin", 
    sep="\t", usecols=range(28) )
```
    - Load histogram
```
h,e = np.histogram(mm['mshift'], bins=np.arange(-0.05,0.05,0.001) )
```

# Занятие 5

1. Корректировка pin (у кого не выставляются -1):
```
awk '
    ($28 ~ /rev_.*/) {a = gensub(/^([^\t]+\t)1/, "\\1-1", "g", $0); print a; } 
    ($28 !~ /rev_.*/) {print $0;}
    '  bp-k7-1_20211120154542.pin  > uu.pin
```
2. Запуск percolator:
   - PSMS: no need DB
    `percolator uu.pin -m uu_psms.pout` 
    Send `uu_psms.pout` to pout2prot to gather protein groups.
   - PSMS + peptides:
    `percolator uu.pin -m uu_psms.pout -r uu_peptides.pout`
   - PSMS + peptides + proteins:
```
percolator uu.pin -m uu_psms.pout \
    -r uu_peptides.pout \
    -f ../phil/2022-05-16-decoys-contam-UP000005640.fas \
    -P rev_ -g -c -l uu_proteins.txt -X uu_proteins.pout
```
3. Merge PIN and POUT files:
    ```













