diff --git a/DESCRIPTION b/DESCRIPTION index 40a1d0e..ce32248 100644 --- a/DESCRIPTION +++ b/DESCRIPTION @@ -11,13 +11,16 @@ License: `use_mit_license()`, `use_gpl3_license()` or friends to pick a license Encoding: UTF-8 Roxygen: list(markdown = TRUE) -RoxygenNote: 7.2.3 +RoxygenNote: 7.3.0 Collate: 'setClasses.R' 'createMSIDatamatrix.R' 'create_cal_curve.R' + 'extdata.R' 'int2conc.R' 'int2response.R' + 'read_mrm.R' 'remove_blank_mzs.R' + 'setCommonAxis.R' 'summarise_cal_levels.R' 'zero2na.R' diff --git a/NAMESPACE b/NAMESPACE index e5072c0..8431a02 100644 --- a/NAMESPACE +++ b/NAMESPACE @@ -2,6 +2,7 @@ export(calibrationInfo) export(quant_MSImagingExperiment) +export(read_mrm) export(tissueInfo) exportClasses(calibrationInfo) exportClasses(quant_MSImagingExperiment) @@ -11,6 +12,7 @@ exportMethods(create_cal_curve) exportMethods(int2conc) exportMethods(int2response) exportMethods(remove_blank_mzs) +exportMethods(setCommonAxis) exportMethods(summarise_cal_levels) exportMethods(zero2na) import(Cardinal) diff --git a/R/createMSIDatamatrix.R b/R/createMSIDatamatrix.R index 7ea310a..5886e80 100644 --- a/R/createMSIDatamatrix.R +++ b/R/createMSIDatamatrix.R @@ -8,43 +8,67 @@ setGeneric("createMSIDatamatrix", function(MSIobject, ...) standardGeneric("crea #' @import dplyr #' @include setClasses.R #' -#' @param MSIobject MSI object from Cardinal +#' @param MSIobject MSI object from Cardinal, pData to include..... sample_ID.. #' @param inputNA Whether to convert 0's in matrix to NA (default = T) +#' @param roi_header Header in pData pertaining to ROIs to average. Set to NA to skip generating average df #' @return MSIobject with slots updated for i) matrix of average ng/pixel of m/z (rows = m/z and cols = cal level) in tissue ROIs ii) sample/ROI metadata #' #' @export setMethod("createMSIDatamatrix", "quant_MSImagingExperiment", - function(MSIobject, inputNA = T){ + function(MSIobject, inputNA = T, roi_header = NA){ + # Subset pixels in ROIs only (based on roi_header) + if(is.na(roi_header)){ + pData(MSIobject)$ROI = 1:nrow(pData(MSIobject)) + } else{ + pData(MSIobject)$ROI = pData(MSIobject)[[roi_header]] + MSIobject = MSIobject[, - which(is.na(pData(MSIobject)$ROI))] + } - MSIobject = MSIobject[, - which(is.na(pData(MSIobject)$ROI))] - + # Update pixel data pixel_df = data.frame(pData(MSIobject)) %>% subset(!is.na(ROI)) %>% tibble::rownames_to_column("pixel_ind") - df = data.frame(matrix(ncol = length(unique(pData(MSIobject)$sample_ID)), - nrow = nrow(fData(MSIobject)))) - colnames(df) = unique(pData(MSIobject)$sample_ID) - rownames(df) = fData(MSIobject)@mz + # All pixel df + all_pixel_df = data.frame(spectra(MSIobject)[,]) + colnames(all_pixel_df ) = sprintf("pixel_%s", pixel_df$pixel_ind) + rownames(all_pixel_df ) = fData(MSIobject)$name - for(roi in unique(pixel_df$sample_ID)){ + if(inputNA){ + all_pixel_df <- replace(all_pixel_df, all_pixel_df==0, NA) + } - pixel_inds = as.numeric(pixel_df$pixel_ind[which(pixel_df$sample_ID == roi)]) - temp_df = data.frame(spectra(MSIobject)[, pixel_inds]) - rowMeans(temp_df, na.rm=T) + # Create empty average df + if(!is.na(roi_header)){ + ave_df = data.frame(matrix(ncol = length(unique(pData(MSIobject)$sample_ID)), + nrow = nrow(fData(MSIobject)))) - df[[roi]] = rowMeans(temp_df, na.rm=T) + colnames(ave_df) = unique(pData(MSIobject)$sample_ID) + rownames(ave_df) = fData(MSIobject)$name - } - if(inputNA){ - df <- replace(df, df==0, NA) + for(roi in unique(pixel_df$sample_ID)){ + + pixel_inds = as.numeric(pixel_df$pixel_ind[which(pixel_df$sample_ID == roi)]) + + temp_df = data.frame(spectra(MSIobject)[, pixel_inds]) + rowMeans(temp_df, na.rm=T) + + ave_df[[roi]] = rowMeans(temp_df, na.rm=T) + + } + + if(inputNA){ + ave_df <- replace(ave_df, ave_df==0, NA) + } + + MSIobject@tissueInfo@roi_average_matrix = ave_df } - MSIobject@tissueInfo@conc_matrix = df + MSIobject@tissueInfo@all_pixel_matrix = all_pixel_df MSIobject@tissueInfo@sample_metadata = pixel_df return(MSIobject) diff --git a/R/create_cal_curve.R b/R/create_cal_curve.R index 5689862..8d6af9e 100644 --- a/R/create_cal_curve.R +++ b/R/create_cal_curve.R @@ -12,7 +12,7 @@ setGeneric("create_cal_curve", function(MSIobject, ...) standardGeneric("create_ #' @include setClasses.R #' #' @param response_matrix matrix of average ng/pixel of m/z (rows = m/z and cols = cal level) -#' @param cal_type string of approach to generate claibration curve - 'std_addition' is default +#' @param cal_type string of approach to generate claibration curve - 'std_addition' if standards are on tissue and 'cal' if direct onto glass slide. #' @return MSIobject with slots updated for i) cal_list - List of linear models for each m/z (response v concentration, where concentration is ng/pixel) and ii) r2 values for each calibration iii) calibration metadata #' #' @export @@ -23,8 +23,8 @@ setMethod("create_cal_curve", "quant_MSImagingExperiment", cal_metadata = MSIobject@calibrationInfo@cal_metadata %>% mutate(pixel_count = sapply(sample, - function(sample_name) pixel_count[[sample_name]]), - ng_per_pixel = amount_ng / pixel_count) + function(sample_name) pixel_count[[sample_name]])) %>% + mutate(ng_per_pixel = amount_ng / pixel_count) background_sample = cal_metadata$sample[which(cal_metadata$ng_per_pixel == 0)] diff --git a/R/extdata.R b/R/extdata.R new file mode 100644 index 0000000..73aadea --- /dev/null +++ b/R/extdata.R @@ -0,0 +1,82 @@ +#' Dataset tissue_MRM_data +#' +#' This is a dataset containing Waters MRM data of SphingoMyelin 16:00 in Guinea pig lung tissue. +#' +#' @name tissue_MRM_data +#' +#' @section tissue_MRM_data.raw/imaging/Analyte 1.txt: +#' +#' This data is used in read_mrm(). +NULL + + +#' Dataset cal_MRM_data +#' +#' This is a dataset containing Waters MRM data of SphingoMyelin 16:00 in Guinea pig lung tissue. +#' +#' @name cal_MRM_data +#' +#' @section cal_MRM_data.raw/imaging/Analyte 1.txt: +#' +#' This data is used in read_mrm(). +NULL + + +#' Dataset ion_library +#' +#' This is a table containing a library of MRM transitions included in targeted MSI experiments. +#' +#' @name ion_library +#' +#' @section ion_library.txt: +#' +#' This data is used in read_mrm(). +NULL + + +#' Dataset cal_rois +#' +#' This is a table containing a logical data about caliobration levels pixels are associated with. +#' +#' @name cal_rois +#' +#' @section cal_rois.csv: +#' +#' This data is used to identify calibration spots. +NULL + + +#' Dataset calibration_metadata +#' +#' This is a table containing information about concentrations in the calibration spots. +#' +#' @name calibration_metadata +#' +#' @section calibration_metadata.csv: +#' +#' This data is used to create calibration curves in create_cal_curve(). +NULL + + +#' Dataset tissue_pixels +#' +#' This is a table containing a logical data about whether pixel is part of a calibration level. +#' +#' @name tissue_pixels +#' +#' @section tissue_pixels.csv: +#' +#' This data is used to identify tissue pixels. +NULL + + +#' Dataset tissue_rois +#' +#' This is a table containing a logical data about which tissue types pixels are associated with. +#' +#' @name tissue_rois +#' +#' @section tissue_rois.csv: +#' +#' This data is used to identify and label tissue types. +NULL diff --git a/R/read_mrm.R b/R/read_mrm.R index 0552cf1..4c04d31 100644 --- a/R/read_mrm.R +++ b/R/read_mrm.R @@ -1,11 +1,27 @@ -read_mrm = function(name, - folder){ +require(Cardinal) + +#' Function to create data matrix from MSI object +#' @import Cardinal +#' @import dplyr +#' @include setClasses.R +#' +#' @param name Name of Waters raw imaging file (including the imaging/Analyte 1.txt file after processing) +#' @param folder Location of folder with raw imaging data in +#' @param lib_ion_path Full path to library of transitions for targeted MSI experiments. Must include headers: 'transition_id', 'precursor_mz', 'product_mz', 'collision_eV', 'cone_V', 'Polarity', 'Type'. Where 'Type' is "Analyte" for analytes in tissue and "IS" for internal standards. +#' @param polarity String indicating whether data was collected in 'Positive' or 'Negative' polarity. + +#' @return MSIobject with slots updated for i) matrix of average ng/pixel of m/z (rows = m/z and cols = cal level) in tissue ROIs ii) sample/ROI metadata +#' +#' @export read_mrm +read_mrm = function(name, folder, lib_ion_path, polarity){ + + ion_lib = read.table(file = lib_ion_path, sep = "\t", header = T) imaging_folder = sprintf("%s/%s.raw/imaging", folder, name) analyte_fn = list.files(imaging_folder, full.names = T) - analyte_df = read.table(analyte_fn, skip=2, check.names = F, fill = TRUE, sep="\t", header=F) + analyte_df = read.table(analyte_fn, fill = TRUE, sep="\t", header=F, blank.lines.skip = T)[-1,] transitions = t(analyte_df[1:3,]) %>% `colnames<-`(c("transition_id", "precursor_mz", "product_mz")) %>% @@ -36,11 +52,21 @@ read_mrm = function(name, run <- factor(rep(name, nrow(coord))) pdata <- PositionDataFrame(run=run, coord=coord) + # Gather info of MRM transitions from the ion library + ion_lib = ion_lib %>% + subset(Polarity == polarity) %>% + dplyr::right_join(y=transitions, by = c('precursor_mz', 'product_mz'), suffix = c("_name", "_int")) %>% + mutate(transition_id_name = ifelse(is.na(transition_id_name), transition_id_int, transition_id_name), + Polarity = ifelse(is.na(Polarity), polarity, Polarity), + Type = ifelse(is.na(Type), "Unknown", Type)) %>% + arrange(transition_id_int) + # feature metadata - fdata <- MassDataFrame(mz=transitions$transition_id, - analyte = "analyte", - precursor_mz = transitions$precursor_mz, - product_mz = transitions$product_mz) + fdata <- MassDataFrame(mz=ion_lib$transition_id_int, + analyte = ion_lib$Type, + precursor_mz = ion_lib$precursor_mz, + product_mz = transitions$product_mz, + name = ion_lib$transition_id_name) # intensity data idata = t(analyte_df[, grep("transition", colnames(analyte_df))]) diff --git a/R/setClasses.R b/R/setClasses.R index ad32111..73b7aeb 100644 --- a/R/setClasses.R +++ b/R/setClasses.R @@ -24,7 +24,8 @@ calibrationInfo = setClass("calibrationInfo", #' @export tissueInfo = setClass("tissueInfo", slots = c( - conc_matrix = "data.frame", + roi_average_matrix = "data.frame", + all_pixel_matrix = "data.frame", sample_metadata = "data.frame", feature_metadata = "data.frame" ) diff --git a/R/setCommonAxis.R b/R/setCommonAxis.R new file mode 100644 index 0000000..ef57a3e --- /dev/null +++ b/R/setCommonAxis.R @@ -0,0 +1,60 @@ +library(Cardinal) + +setGeneric("setCommonAxis", function(MSIobjects, ...) standardGeneric("setCommonAxis")) + +#' Function to update intensity with concentration values +#' @import Cardinal +#' @include setClasses.R +#' +#' @param MSIobjects List of MSIobjects +#' @param ref_object MSIobject with all transitions of interets included +#' @return List of MSIobjects with common fData and matching spectra +#' +#' @export +setMethod("setCommonAxis", "list", + function(MSIobjects, ref_object){ + + features = lapply( 1:length(MSIobjects), FUN=function(x){ + data.frame(fData(MSIobjects[[x]])) }) + + ref_features = data.frame(fData(ref_object)) + + # Common axis + for(i in 1:length(MSIobjects)){ + + if(all(dim(ref_features) == dim(features[[i]]))){ + if(all(ref_features == features[[i]])) next + } + + feat = features[[i]] + + # Correct fData + feat = merge(x=ref_features, y=feat, by = c("precursor_mz", "product_mz"), + all.x = T, all.y = F, suffixes = c("","_old")) %>% + mutate(name = name_old, analyte = analyte_old) %>% + arrange(mz) + + # Set empty iData + idata = matrix(nrow=nrow(feat), ncol=ncol(MSIobjects[[i]])) + + # Update iData to spectral info corresponding to fData channels + for(mz in (feat %>% subset(!is.na(analyte)))$mz){ + + old_mz = feat$mz_old[which(feat$mz == mz)] + + idata[mz, ] = spectra(MSIobjects[[i]][old_mz,]) + + } + + MSIobjects[[i]] <- MSImagingExperiment(imageData= idata, + featureData= MassDataFrame(mz=as.numeric(feat$mz), + analyte = feat$analyte, + precursor_mz = as.numeric(feat$precursor_mz), + product_mz = as.numeric(feat$product_mz), + name = feat$name), + pixelData=pData(MSIobjects[[i]])) + } + + return(MSIobjects) + + }) diff --git a/README.rst b/README.rst index 601cdbd..ebdb5e0 100644 --- a/README.rst +++ b/README.rst @@ -2,7 +2,8 @@ quantMSImageR ============================================== -Software tools (largely extended from the R package Cardinal) for processing and quantification of targeted (multiple reaction monitoring) mass spectrometry imaging (MSI) data. +======= +Software tools for processing and quantifying targeted multiple reaction monitoring (MRM) mass spectrometry imaging (MSI) data. ------------ Install diff --git a/data/.gitignore b/data/.gitignore deleted file mode 100644 index 6bda8bb..0000000 --- a/data/.gitignore +++ /dev/null @@ -1,5 +0,0 @@ -# Ignore everything in this directory -* - -# Except this file -!.gitignore \ No newline at end of file diff --git a/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.CMP b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.CMP new file mode 100644 index 0000000..dd58307 Binary files /dev/null and b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.CMP differ diff --git a/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.DAT b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.DAT new file mode 100644 index 0000000..2ef5b8f Binary files /dev/null and b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.DAT differ diff --git a/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.EE b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.EE new file mode 100644 index 0000000..972a950 Binary files /dev/null and b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.EE differ diff --git a/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.IDX b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.IDX new file mode 100644 index 0000000..e4dffe3 Binary files /dev/null and b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.IDX differ diff --git a/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.STS b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.STS new file mode 100644 index 0000000..cbd6b20 Binary files /dev/null and b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNC001.STS differ diff --git a/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNCTNS.INF b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNCTNS.INF new file mode 100644 index 0000000..a7dacfc Binary files /dev/null and b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_FUNCTNS.INF differ diff --git a/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_HEADER.TXT b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_HEADER.TXT new file mode 100644 index 0000000..c283b11 --- /dev/null +++ b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_HEADER.TXT @@ -0,0 +1,54 @@ +$$ Version: 01.00 +$$ Acquired Name: 19Jan_SL_cal_rep02 +$$ Acquired Date: 20-Jan-2024 +$$ Acquired Time: 07:35:42 +$$ Job Code: 19Jan_SL_cal_rep02 +$$ Task Code: +$$ User Name: +$$ Instrument: XEVO-TQAbs#WCA0324 +$$ Conditions: +$$ Laboratory Name: +$$ Sample Description: 19Jan_SL_cal_01 +$$ Solvent Delay: 0.0000 +$$ Submitter: +$$ SampleID: +$$ Bottle Number: A,1 +$$ Plate Desc: +$$ Cal MS1 Static: 1.149598873113078e-1,9.998481304111069e-1,1.541470116596015e-6,-1.644739115858782e-9,4.755959087199672e-13,T0 +$$ Cal MS2 Static: 5.530867068725185e-2,1.000503411603744e0,-7.131546839874051e-7,3.610242662009147e-10,-5.496040426938140e-14,T0 +$$ Associated Datafile: +$$ Cal MS1 Static Params: 40,2020,0.00,5.00,2.7,15.2,0.5,ESI Calibration TQ ResCal,STATMS1 +$$ Cal MS1 Dynamic Params: 2,2048,20.4600,-1.00,2.7,15.2,0.5,ESI Calibration TQ ResCal,SCNMS1 +$$ Cal MS1 Fast Params: 2,2048,1.0230,-1.00,2.7,15.2,0.5,ESI Calibration TQ ResCal,FASTMS1 +$$ Cal MS2 Static Params: 40,2020,0.00,5.00,2.7,14.8,0.5,ESI Calibration TQ ResCal,STATMS2 +$$ Cal MS2 Dynamic Params: 2,2048,20.4600,-1.00,2.7,14.8,0.5,ESI Calibration TQ ResCal,SCNMS2 +$$ Cal MS2 Fast Params: 2,2048,0.2046,-1.00,2.7,14.8,0.5,ESI Calibration TQ ResCal,FASTMS2 +$$ Cal Time: 14:31 +$$ Cal Date: 10/30/23 +$$ Analog Channel 1 Offset: 0.000 +$$ Analog Channel 2 Offset: 0.000 +$$ Analog Channel 3 Offset: 0.000 +$$ Analog Channel 4 Offset: 0.000 +$$ Mux Stream: 0 +$$ Cal Temperature: 0.0000000 +$$ Inlet Method: C:\MassLynx\DESI.PRO\ACQUDB\1 +$$ Inlet Prerun Method: +$$ Inlet Postrun Method: +$$ Inlet Switch Method: +$$ HPLC Method: +$$ MS Method: C:\MassLynx\DESI.PRO\ACQUDB\19Jan_SL_cal_rep02 on XevoTQAbsolute DESI MRM.EXP +$$ Tune Method: C:\MassLynx\DESI.PRO\ACQUDB\DESI_sphingo.IPR +$$ FractionLynx Method: +$$ Spare1: +$$ Spare2: +$$ Spare3: +$$ Spare4: +$$ Spare5: +$$ Reinjections: 0 +$$ PIC MRM Function: +$$ PIC Scan Function: 0,0 +$$ ScanWave Func List: +$$ Calibration File: C:\MassLynx\IntelliStart\Results\Unit Mass Resolution\Calibration_20231030.cal +$$ Cal Function 1: 0.000000000000000e0,1.000000000000000e0,T0 +$$ Cal StdDev Function 1: 0.000000000000000e0 +$$ Cal CoVar 1: 0.000000000000000e0,0.000000000000000e0,0.000000000000000e0 diff --git a/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_INLET.INF b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_INLET.INF new file mode 100644 index 0000000..f7e7540 --- /dev/null +++ b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_INLET.INF @@ -0,0 +1,12 @@ + +ACE Experimental Record + + +Inlet Method File: c:\masslynx\desi.pro\acqudb\1 + +--------------------- Run method parameters ---------------- + +---------------------------- oOo ----------------------------- + + +End of experimental record. \ No newline at end of file diff --git a/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_extern.inf b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_extern.inf new file mode 100644 index 0000000..997e75a --- /dev/null +++ b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/_extern.inf @@ -0,0 +1,122 @@ + +Parameters for C:\MassLynx\DESI.PRO\ACQUDB\19Jan_SL_cal_rep02 on XevoTQAbsolute DESI MRM.EXP + +Data Processing: +SIR / MRM Chromatogram Spike Removal ON +SIR / MRM Smoothing OFF +Smoothing window size (scans) 3 +Number of smooths 2 + + +Prescan Statistics: +Initial Average Intensity 3682.4761 +Initial Average Std Dev 0.6728 +Bunch Zero Level 0.0510 +Bunch Std Dev 1.4479 +Bunch Threshold 11.5829 +Spike Removal Std Dev 0.0000 + + +Method Events: +Initial Stop Flow: No Change +Initial Switch 2: No Change +Initial Switch 3: No Change +Initial Switch 4: No Change +Initial Infusion: No Change +Initial Flow State: LC +Initial Flow Rate: 5 +Initial Reservoir: No Action +API Probe Delay Temp: 20 +Initial Refill: No Action +Timed Events Disabled +Event Time(Sec) Name Action + + +Source Information: +Type - DESIXSHTL +Status - Option Connector Disconnected + +Ion Count Threshold Positive: 150.0000 +Ion Count Threshold Negative: 300.0000 +Ion Count Threshold (adjusted for gain): 190.0000 + + +[DESI Experiment Parameters] +DesiXStart -11.5137 +DesiYStart 3.5547 +DesiXLength 35.9894 +DesiXStep 0.0083 +DesiXRate 200.0000 +DesiYLength 3.9609 +DesiYStep 0.0500 +DesiSlot A + +Instrument Parameters - Function 1: +Parameter File - C:\MassLynx\DESI.PRO\ACQUDB\DESI_sphingo.IPR +Polarity ES+ +Calibration Static 2 +Soft Transmission Mode Disabled +Capillary (kV) 0.68 0.79 +Cone (V) 30.00 112.47 +Source Offset (V) 30.0 +Source Temperature (°C) 150 150 +HTL Temperature (°C) 350 350 +Cone Gas Flow (L/Hr) NA +Purge Gas Flow (L/Hr) NA +NanoFlow Gas Flow (Bar) NA +Nebuliser Gas Flow (L/Hr) ON +LM 1 Resolution 2.7 +HM 1 Resolution 15.2 +Ion Energy 1 0.5 +MS Mode Collision Energy 0.00 +MSMS Mode Collision Energy 30.00 +MS Mode Entrance 1.00 +MS Mode Exit 1.00 +Gas On MS Mode Entrance 1.00 +Gas On MS Mode Exit 1.00 +Gas On MSMS Mode Entrance 1.00 +Gas On MSMS Mode Exit 1.00 +Gas Off MS Mode Entrance 30.00 +Gas Off MS Mode Exit 30.00 +Gas Off MSMS Mode Entrance 30.00 +Gas Off MSMS Mode Exit 30.00 +LM 2 Resolution 2.7 +HM 2 Resolution 14.8 +Ion Energy 2 0.5 +Gain 1.00 +Multiplier 585.59 +Active Reservoir Wash +Cone Voltage Ramp :Disabled +Probe Temperature Ramp :Disabled + + +Engineers Settings: +MS1 Low Mass Position 671 +MS1 High Mass Position 286 +MS1 Low Mass Resolution 221 +MS1 High Mass Resolution 1578 +MS1 Resolution Linearity 526 +MS1 High Mass DC Balance 0.05 +MS1 DC Polarity Negative +MS2 Low Mass Position 671 +MS2 High Mass Position 270 +MS2 Low Mass Resolution 219 +MS2 High Mass Resolution 1658 +MS2 Resolution Linearity 528 +MS2 High Mass DC Balance 0.05 +MS2 DC Polarity Negative + + +Inter-scan delays: +Automatic Mode +MS Inter-scan delay (secs) Automatic +Polarity/Mode switch Inter-scan delay (secs) Automatic +Enhanced Inter-scan delay (secs) Automatic +Inter-channel delay - See Tables +MS 1 Delay Table: + R delay +<= 1.250 0.001 +<= 4.000 0.002 +<= 10.000 0.003 +<= 20.000 0.004 +> 20.000 0.005 diff --git a/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/imaging/Analyte 1.txt b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/imaging/Analyte 1.txt new file mode 100644 index 0000000..48a5d2d --- /dev/null +++ b/inst/extdata/cal_MRM_data.raw/imaging/Analyte 1.txt @@ -0,0 +1,56806 @@ + +5 0 0 0 0 0 0 + 1 2 3 4 5 6 + 520.5000 540.5000 700.6000 703.6000 703.6000 862.8000 + 264.4000 266.4000 264.4000 184.2000 264.4000 264.4000 +1 -11.5137 3.55469 1395.0000 896.0000 0.0000 5843.0000 0.0000 0.0000 1 1 +2 -11.4637 3.55469 1107.0000 0.0000 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Sphingolipid KEEP Positive Analyte N 0 +DhCer(d18:0/16:0) 540.5 266.4 30 30 550 Sphingolipid KEEP Positive Analyte N 0 +LacCer(d18:1/16:0) 862.8 264.4 30 30 550 Sphingolipid KEEP Positive Analyte N 0 +SM(d18:1/16:0) 703.6 184.2 30 30 550 Sphingolipid KEEP Positive Analyte N 0 +HexCer(d18:1/16:0) 700.6 264.4 30 30 550 Sphingolipid KEEP Positive Analyte N 0 +SM(d18:1/16:0)-low_frag 703.6 264.4 30 30 550 Sphingolipid KEEP Positive Analyte N 0 diff --git a/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.CMP b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.CMP new file mode 100644 index 0000000..5a7eb96 Binary files /dev/null and b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.CMP differ diff --git a/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.DAT b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.DAT new file mode 100644 index 0000000..154ac00 Binary files /dev/null and b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.DAT differ diff --git a/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.EE b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.EE new file mode 100644 index 0000000..972a950 Binary files /dev/null and b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.EE differ diff --git a/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.IDX b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.IDX new file mode 100644 index 0000000..998877e Binary files /dev/null and b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.IDX differ diff --git a/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.STS b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.STS new file mode 100644 index 0000000..b8b54eb Binary files /dev/null and b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNC001.STS differ diff --git a/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNCTNS.INF b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNCTNS.INF new file mode 100644 index 0000000..c00624f Binary files /dev/null and b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_FUNCTNS.INF differ diff --git a/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_HEADER.TXT b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_HEADER.TXT new file mode 100644 index 0000000..69fb928 --- /dev/null +++ b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_HEADER.TXT @@ -0,0 +1,54 @@ +$$ Version: 01.00 +$$ Acquired Name: 17Jan_lung_01acq_01 +$$ Acquired Date: 17-Jan-2024 +$$ Acquired Time: 15:36:59 +$$ Job Code: 17Jan_lung_01acq_01 +$$ Task Code: +$$ User Name: +$$ Instrument: XEVO-TQAbs#WCA0324 +$$ Conditions: +$$ Laboratory Name: +$$ Sample Description: 17Jan_lung_01-1 +$$ Solvent Delay: 0.0000 +$$ Submitter: +$$ SampleID: +$$ Bottle Number: A,1 +$$ Plate Desc: +$$ Cal MS1 Static: 1.149598873113078e-1,9.998481304111069e-1,1.541470116596015e-6,-1.644739115858782e-9,4.755959087199672e-13,T0 +$$ Cal MS2 Static: 5.530867068725185e-2,1.000503411603744e0,-7.131546839874051e-7,3.610242662009147e-10,-5.496040426938140e-14,T0 +$$ Associated Datafile: +$$ Cal MS1 Static Params: 40,2020,0.00,5.00,2.7,15.2,0.5,ESI Calibration TQ ResCal,STATMS1 +$$ Cal MS1 Dynamic Params: 2,2048,20.4600,-1.00,2.7,15.2,0.5,ESI Calibration TQ ResCal,SCNMS1 +$$ Cal MS1 Fast Params: 2,2048,1.0230,-1.00,2.7,15.2,0.5,ESI Calibration TQ ResCal,FASTMS1 +$$ Cal MS2 Static Params: 40,2020,0.00,5.00,2.7,14.8,0.5,ESI Calibration TQ ResCal,STATMS2 +$$ Cal MS2 Dynamic Params: 2,2048,20.4600,-1.00,2.7,14.8,0.5,ESI Calibration TQ ResCal,SCNMS2 +$$ Cal MS2 Fast Params: 2,2048,0.2046,-1.00,2.7,14.8,0.5,ESI Calibration TQ ResCal,FASTMS2 +$$ Cal Time: 14:31 +$$ Cal Date: 10/30/23 +$$ Analog Channel 1 Offset: 0.000 +$$ Analog Channel 2 Offset: 0.000 +$$ Analog Channel 3 Offset: 0.000 +$$ Analog Channel 4 Offset: 0.000 +$$ Mux Stream: 0 +$$ Cal Temperature: 0.0000000 +$$ Inlet Method: C:\MassLynx\DESI.PRO\ACQUDB\1 +$$ Inlet Prerun Method: +$$ Inlet Postrun Method: +$$ Inlet Switch Method: +$$ HPLC Method: +$$ MS Method: C:\MassLynx\DESI.PRO\ACQUDB\17Jan_lung_01acq_01 on XevoTQAbsolute DESI MRM.EXP +$$ Tune Method: C:\MassLynx\DESI.PRO\ACQUDB\DESI_sphingo.IPR +$$ FractionLynx Method: +$$ Spare1: +$$ Spare2: +$$ Spare3: +$$ Spare4: +$$ Spare5: +$$ Reinjections: 0 +$$ PIC MRM Function: +$$ PIC Scan Function: 0,0 +$$ ScanWave Func List: +$$ Calibration File: C:\MassLynx\IntelliStart\Results\Unit Mass Resolution\Calibration_20231030.cal +$$ Cal Function 1: 0.000000000000000e0,1.000000000000000e0,T0 +$$ Cal StdDev Function 1: 0.000000000000000e0 +$$ Cal CoVar 1: 0.000000000000000e0,0.000000000000000e0,0.000000000000000e0 diff --git a/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_INLET.INF b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_INLET.INF new file mode 100644 index 0000000..f7e7540 --- /dev/null +++ b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_INLET.INF @@ -0,0 +1,12 @@ + +ACE Experimental Record + + +Inlet Method File: c:\masslynx\desi.pro\acqudb\1 + +--------------------- Run method parameters ---------------- + +---------------------------- oOo ----------------------------- + + +End of experimental record. \ No newline at end of file diff --git a/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_extern.inf b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_extern.inf new file mode 100644 index 0000000..7493dd8 --- /dev/null +++ b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/_extern.inf @@ -0,0 +1,122 @@ + +Parameters for C:\MassLynx\DESI.PRO\ACQUDB\17Jan_lung_01acq_01 on XevoTQAbsolute DESI MRM.EXP + +Data Processing: +SIR / MRM Chromatogram Spike Removal ON +SIR / MRM Smoothing OFF +Smoothing window size (scans) 3 +Number of smooths 2 + + +Prescan Statistics: +Initial Average Intensity 3683.1348 +Initial Average Std Dev 0.7727 +Bunch Zero Level 0.0000 +Bunch Std Dev 0.0000 +Bunch Threshold 0.0000 +Spike Removal Std Dev 0.0000 + + +Method Events: +Initial Stop Flow: No Change +Initial Switch 2: No Change +Initial Switch 3: No Change +Initial Switch 4: No Change +Initial Infusion: No Change +Initial Flow State: LC +Initial Flow Rate: 5 +Initial Reservoir: No Action +API Probe Delay Temp: 20 +Initial Refill: No Action +Timed Events Disabled +Event Time(Sec) Name Action + + +Source Information: +Type - DESIXSHTL +Status - Option Connector Disconnected + +Ion Count Threshold Positive: 150.0000 +Ion Count Threshold Negative: 300.0000 +Ion Count Threshold (adjusted for gain): 190.0000 + + +[DESI Experiment Parameters] +DesiXStart -6.5972 +DesiYStart -7.5195 +DesiXLength 14.1865 +DesiXStep 0.0083 +DesiXRate 200.0000 +DesiYLength 13.1836 +DesiYStep 0.0500 +DesiSlot B + +Instrument Parameters - Function 1: +Parameter File - C:\MassLynx\DESI.PRO\ACQUDB\DESI_sphingo.IPR +Polarity ES+ +Calibration Static 2 +Soft Transmission Mode Disabled +Capillary (kV) 0.68 0.80 +Cone (V) 30.00 112.47 +Source Offset (V) 30.0 +Source Temperature (°C) 150 150 +HTL Temperature (°C) 350 350 +Cone Gas Flow (L/Hr) NA +Purge Gas Flow (L/Hr) NA +NanoFlow Gas Flow (Bar) NA +Nebuliser Gas Flow (L/Hr) ON +LM 1 Resolution 2.7 +HM 1 Resolution 15.2 +Ion Energy 1 0.5 +MS Mode Collision Energy 0.00 +MSMS Mode Collision Energy 30.00 +MS Mode Entrance 1.00 +MS Mode Exit 1.00 +Gas On MS Mode Entrance 1.00 +Gas On MS Mode Exit 1.00 +Gas On MSMS Mode Entrance 1.00 +Gas On MSMS Mode Exit 1.00 +Gas Off MS Mode Entrance 30.00 +Gas Off MS Mode Exit 30.00 +Gas Off MSMS Mode Entrance 30.00 +Gas Off MSMS Mode Exit 30.00 +LM 2 Resolution 2.7 +HM 2 Resolution 14.8 +Ion Energy 2 0.5 +Gain 1.00 +Multiplier 585.35 +Active Reservoir Wash +Cone Voltage Ramp :Disabled +Probe Temperature Ramp :Disabled + + +Engineers Settings: +MS1 Low Mass Position 671 +MS1 High Mass Position 286 +MS1 Low Mass Resolution 221 +MS1 High Mass Resolution 1578 +MS1 Resolution Linearity 526 +MS1 High Mass DC Balance 0.05 +MS1 DC Polarity Negative +MS2 Low Mass Position 671 +MS2 High Mass Position 270 +MS2 Low Mass Resolution 219 +MS2 High Mass Resolution 1658 +MS2 Resolution Linearity 528 +MS2 High Mass DC Balance 0.05 +MS2 DC Polarity Negative + + +Inter-scan delays: +Automatic Mode +MS Inter-scan delay (secs) Automatic +Polarity/Mode switch Inter-scan delay (secs) Automatic +Enhanced Inter-scan delay (secs) Automatic +Inter-channel delay - See Tables +MS 1 Delay Table: + R delay +<= 1.250 0.001 +<= 4.000 0.002 +<= 10.000 0.003 +<= 20.000 0.004 +> 20.000 0.005 diff --git a/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/imaging/Analyte 1.txt b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/imaging/Analyte 1.txt new file mode 100644 index 0000000..a6996e2 --- /dev/null +++ b/inst/extdata/tissue_MRM_data.raw/imaging/Analyte 1.txt @@ -0,0 +1,74434 @@ + +5 0 0 0 0 0 0 + 1 2 3 4 5 6 + 520.5000 540.5000 700.6000 703.6000 703.6000 862.8000 + 264.4000 266.4000 264.4000 264.4000 184.2000 264.4000 +1 -6.59722 -7.51953 7478.0000 3533.0000 328.0000 985.0000 3435.0000 56.0000 1 1 +2 -6.54722 -7.51953 21959.0000 0.0000 0.0000 303.0000 760.0000 813.0000 1 2 +3 -6.49722 -7.51953 22562.0000 1416.0000 0.0000 0.0000 696.0000 0.0000 1 3 +4 -6.44723 -7.51953 20084.0000 24.0000 0.0000 35.0000 706.0000 0.0000 1 4 +5 -6.39723 -7.51953 10036.0000 0.0000 0.0000 0.0000 12740.0000 1402.0000 1 5 +6 -6.34723 -7.51953 20344.0000 0.0000 445.0000 0.0000 13884.0000 952.0000 1 6 +7 -6.29723 -7.51953 26722.0000 651.0000 223.0000 0.0000 15028.0000 843.0000 1 7 +8 -6.24723 -7.51953 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+"29312",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29313",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29314",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29315",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29316",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29317",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29318",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29319",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29320",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29321",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29322",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29323",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29324",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29325",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29326",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29327",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29328",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29329",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29330",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA +"29331",FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,FALSE,NA diff --git a/man/cal_MRM_data.Rd b/man/cal_MRM_data.Rd new file mode 100644 index 0000000..fd288c7 --- /dev/null +++ b/man/cal_MRM_data.Rd @@ -0,0 +1,14 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/extdata.R +\name{cal_MRM_data} +\alias{cal_MRM_data} +\title{Dataset cal_MRM_data} +\description{ +This is a dataset containing Waters MRM data of SphingoMyelin 16:00 in Guinea pig lung tissue. +} +\section{cal_MRM_data.raw/imaging/Analyte 1.txt}{ + + +This data is used in read_mrm(). +} + diff --git a/man/cal_rois.Rd b/man/cal_rois.Rd new file mode 100644 index 0000000..2ffe463 --- /dev/null +++ b/man/cal_rois.Rd @@ -0,0 +1,14 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/extdata.R +\name{cal_rois} +\alias{cal_rois} +\title{Dataset cal_rois} +\description{ +This is a table containing a logical data about caliobration levels pixels are associated with. +} +\section{cal_rois.csv}{ + + +This data is used to identify calibration spots. +} + diff --git a/man/calibration_metadata.Rd b/man/calibration_metadata.Rd new file mode 100644 index 0000000..ec000ce --- /dev/null +++ b/man/calibration_metadata.Rd @@ -0,0 +1,14 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/extdata.R +\name{calibration_metadata} +\alias{calibration_metadata} +\title{Dataset calibration_metadata} +\description{ +This is a table containing information about concentrations in the calibration spots. +} +\section{calibration_metadata.csv}{ + + +This data is used to create calibration curves in create_cal_curve(). +} + diff --git a/man/createMSIDatamatrix-quant_MSImagingExperiment-method.Rd b/man/createMSIDatamatrix-quant_MSImagingExperiment-method.Rd index aad6ac6..1f5b982 100644 --- a/man/createMSIDatamatrix-quant_MSImagingExperiment-method.Rd +++ b/man/createMSIDatamatrix-quant_MSImagingExperiment-method.Rd @@ -4,12 +4,14 @@ \alias{createMSIDatamatrix,quant_MSImagingExperiment-method} \title{Function to create data matrix from MSI object} \usage{ -\S4method{createMSIDatamatrix}{quant_MSImagingExperiment}(MSIobject, inputNA = T) +\S4method{createMSIDatamatrix}{quant_MSImagingExperiment}(MSIobject, inputNA = T, roi_header = NA) } \arguments{ -\item{MSIobject}{MSI object from Cardinal} +\item{MSIobject}{MSI object from Cardinal, pData to include..... sample_ID..} \item{inputNA}{Whether to convert 0's in matrix to NA (default = T)} + +\item{roi_header}{Header in pData pertaining to ROIs to average. Set to NA to skip generating average df} } \value{ MSIobject with slots updated for i) matrix of average ng/pixel of m/z (rows = m/z and cols = cal level) in tissue ROIs ii) sample/ROI metadata diff --git a/man/create_cal_curve-quant_MSImagingExperiment-method.Rd b/man/create_cal_curve-quant_MSImagingExperiment-method.Rd index 5f248a7..3869de7 100644 --- a/man/create_cal_curve-quant_MSImagingExperiment-method.Rd +++ b/man/create_cal_curve-quant_MSImagingExperiment-method.Rd @@ -7,7 +7,7 @@ \S4method{create_cal_curve}{quant_MSImagingExperiment}(MSIobject, cal_type = "std_addition") } \arguments{ -\item{cal_type}{string of approach to generate claibration curve - 'std_addition' is default} +\item{cal_type}{string of approach to generate claibration curve - 'std_addition' if standards are on tissue and 'cal' if direct onto glass slide.} \item{response_matrix}{matrix of average ng/pixel of m/z (rows = m/z and cols = cal level)} } diff --git a/man/ion_library.Rd b/man/ion_library.Rd new file mode 100644 index 0000000..c971e2c --- /dev/null +++ b/man/ion_library.Rd @@ -0,0 +1,14 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/extdata.R +\name{ion_library} +\alias{ion_library} +\title{Dataset ion_library} +\description{ +This is a table containing a library of MRM transitions included in targeted MSI experiments. +} +\section{ion_library.txt}{ + + +This data is used in read_mrm(). +} + diff --git a/man/read_mrm.Rd b/man/read_mrm.Rd new file mode 100644 index 0000000..95b90e3 --- /dev/null +++ b/man/read_mrm.Rd @@ -0,0 +1,23 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/read_mrm.R +\name{read_mrm} +\alias{read_mrm} +\title{Function to create data matrix from MSI object} +\usage{ +read_mrm(name, folder, lib_ion_path, polarity) +} +\arguments{ +\item{name}{Name of Waters raw imaging file (including the imaging/Analyte 1.txt file after processing)} + +\item{folder}{Location of folder with raw imaging data in} + +\item{lib_ion_path}{Full path to library of transitions for targeted MSI experiments. Must include headers: 'transition_id', 'precursor_mz', 'product_mz', 'collision_eV', 'cone_V', 'Polarity', 'Type'. Where 'Type' is "Analyte" for analytes in tissue and "IS" for internal standards.} + +\item{polarity}{String indicating whether data was collected in 'Positive' or 'Negative' polarity.} +} +\value{ +MSIobject with slots updated for i) matrix of average ng/pixel of m/z (rows = m/z and cols = cal level) in tissue ROIs ii) sample/ROI metadata +} +\description{ +Function to create data matrix from MSI object +} diff --git a/man/setCommonAxis-list-method.Rd b/man/setCommonAxis-list-method.Rd new file mode 100644 index 0000000..60a002f --- /dev/null +++ b/man/setCommonAxis-list-method.Rd @@ -0,0 +1,19 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/setCommonAxis.R +\name{setCommonAxis,list-method} +\alias{setCommonAxis,list-method} +\title{Function to update intensity with concentration values} +\usage{ +\S4method{setCommonAxis}{list}(MSIobjects, ref_object) +} +\arguments{ +\item{MSIobjects}{List of MSIobjects} + +\item{ref_object}{MSIobject with all transitions of interets included} +} +\value{ +List of MSIobjects with common fData and matching spectra +} +\description{ +Function to update intensity with concentration values +} diff --git a/man/tissue_MRM_data.Rd b/man/tissue_MRM_data.Rd new file mode 100644 index 0000000..641c802 --- /dev/null +++ b/man/tissue_MRM_data.Rd @@ -0,0 +1,14 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/extdata.R +\name{tissue_MRM_data} +\alias{tissue_MRM_data} +\title{Dataset tissue_MRM_data} +\description{ +This is a dataset containing Waters MRM data of SphingoMyelin 16:00 in Guinea pig lung tissue. +} +\section{tissue_MRM_data.raw/imaging/Analyte 1.txt}{ + + +This data is used in read_mrm(). +} + diff --git a/man/tissue_pixels.Rd b/man/tissue_pixels.Rd new file mode 100644 index 0000000..282c419 --- /dev/null +++ b/man/tissue_pixels.Rd @@ -0,0 +1,14 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/extdata.R +\name{tissue_pixels} +\alias{tissue_pixels} +\title{Dataset tissue_pixels} +\description{ +This is a table containing a logical data about whether pixel is part of a calibration level. +} +\section{tissue_pixels.csv}{ + + +This data is used to identify tissue pixels. +} + diff --git a/man/tissue_rois.Rd b/man/tissue_rois.Rd new file mode 100644 index 0000000..7f470d3 --- /dev/null +++ b/man/tissue_rois.Rd @@ -0,0 +1,14 @@ +% Generated by roxygen2: do not edit by hand +% Please edit documentation in R/extdata.R +\name{tissue_rois} +\alias{tissue_rois} +\title{Dataset tissue_rois} +\description{ +This is a table containing a logical data about which tissue types pixels are associated with. +} +\section{tissue_rois.csv}{ + + +This data is used to identify and label tissue types. +} + diff --git a/results/processed.RData b/results/processed.RData deleted file mode 100644 index 5471fa4..0000000 Binary files a/results/processed.RData and /dev/null differ diff --git a/tests/.gitignore b/tests/.gitignore deleted file mode 100644 index 6bda8bb..0000000 --- a/tests/.gitignore +++ /dev/null @@ -1,5 +0,0 @@ -# Ignore everything in this directory -* - -# Except this file -!.gitignore \ No newline at end of file diff --git a/tests/testthat.R b/tests/testthat.R new file mode 100644 index 0000000..7d2441f --- /dev/null +++ b/tests/testthat.R @@ -0,0 +1,5 @@ +library(testthat) +library(quantMSImageR) + +#testthat::test_check("quantMSImageR") +devtools::test() diff --git a/tests/testthat/test-createMSIDatamatrix.R b/tests/testthat/test-createMSIDatamatrix.R new file mode 100644 index 0000000..09777cf --- /dev/null +++ b/tests/testthat/test-createMSIDatamatrix.R @@ -0,0 +1,42 @@ +require(testthat) +require(quantMSImageR) + +context("test data matrix is formed from MSI object") + +test_that("createMSIDatamatrix function", { + + # Create test data + fdata <- MassDataFrame(mz=c(500, 510, 540, 550)) + + pdata <- PositionDataFrame(run= "run1", + coord=expand.grid(x=1:3, y=1:3), + replicate = "01", + sample_type = "Tissue", + ROI = c(rep("roi1", 3), rep("roi2", 3), rep("roi3", 2), NA)) + pdata$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pdata$sample_type, pdata$replicate, pdata$ROI) + + ints <- matrix(nrow=4, ncol=9, byrow=T, + data = c(rep(c(0,0,0, 1500), 1), + rep(c(0,100,105, 1500), 4), + rep(c(60,105,150, 1400), 4))) + + test_data <- MSImagingExperiment(imageData=ints, + featureData=fdata, + pixelData=pdata) + + test_data <- as(test_data, "quant_MSImagingExperiment") + + new_data = createMSIDatamatrix(test_data) + + spectra(new_data) + conc_matrix = new_data@tissueInfo@conc_matrix + + expect_true(is.na(conc_matrix[1,1])) + expect_equal(conc_matrix[3,3], 82.5) + expect_equal(conc_matrix[2,3], 750) + expect_equal(ncol(conc_matrix), 3) + + expect_equal(as.numeric(nrow(new_data)), nrow(conc_matrix)) + expect_equal(as.numeric(ncol(new_data)), 8) + +}) diff --git a/tests/testthat/test-create_cal_curve.R b/tests/testthat/test-create_cal_curve.R new file mode 100644 index 0000000..bbd364e --- /dev/null +++ b/tests/testthat/test-create_cal_curve.R @@ -0,0 +1,56 @@ +require(testthat) +require(quantMSImageR) + +context("test calibration curves are created") + +test_that("create_cal_curve function", { + + + # Create test data + fdata <- MassDataFrame(mz=c(500, 510, 540, 550)) + pdata <- PositionDataFrame(run="run1", + coord=expand.grid(x=1:4, y=1:5), + sample_type = "Cal", + replicate = "01", + ROI = c(rep(NA, 2), rep("00", 2), + rep(NA, 2), rep("01", 2), + rep(NA, 2), rep("02", 2), + rep(NA, 2), rep("03", 2), + rep(NA, 2), rep("04", 2))) + pdata$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pdata$sample_type, pdata$replicate, pdata$ROI) + + ints <- matrix(nrow=4, ncol=20, byrow = T, + data = rep(c(rep(1, 4), rep(2, 4), rep(10, 4), + rep(100, 4), rep(1000, 4)), 4)) + + test_data <- MSImagingExperiment(imageData=ints, + featureData=fdata, + pixelData=pdata) + + test_data <- as(test_data, "quant_MSImagingExperiment") + test_data@calibrationInfo@cal_metadata = data.frame(sample = unique(pdata$sample_ID)[-grep("NA", unique(pdata$sample_ID))], + amount_ng = c(0, 5, 50, 450, 4800), + level = c("L0", "L1", "L2", "L3", "L4")) + + # Generate cal ROI summaries for generate curve + test_data <- summarise_cal_levels(test_data) + + # Test standard addition + new_data_std_add <- create_cal_curve(test_data, cal_type = "std_addition") + + coeffs = as.numeric(new_data_std_add@calibrationInfo@cal_list[[1]]$coefficients) + + expect_equal(round(coeffs[1], 4), 0.1595) + expect_equal(round(coeffs[2], 4), 0.208) + expect_equal(round(new_data_std_add@calibrationInfo@r2_df$r2[1], 5), 0.99996) + + # Test calibration + new_data_cal <- create_cal_curve(test_data, cal_type = "cal") + + coeffs = as.numeric(new_data_cal@calibrationInfo@cal_list[[1]]$coefficients) + + expect_equal(round(coeffs[1], 4), 0.9439) + expect_equal(round(coeffs[2], 4), 0.208) + expect_equal(round(new_data_cal@calibrationInfo@r2_df$r2[1], 5), 0.99996) + +}) diff --git a/tests/testthat/test-int2conc.R b/tests/testthat/test-int2conc.R new file mode 100644 index 0000000..ff68dbb --- /dev/null +++ b/tests/testthat/test-int2conc.R @@ -0,0 +1,42 @@ +require(testthat) +require(quantMSImageR) + +context("test int/response values changed to concentration") + +test_that("int2conc function", { + + # Create test data + fdata <- MassDataFrame(mz=c(500, 510, 540, 550)) + + pdata <- PositionDataFrame(run= "run1", + coord=expand.grid(x=1:2, y=1:2), + sample_type = c(rep("tissue", 3), rep("Cal", 1))) + + ints <- matrix(nrow=4, ncol=4, + data = c(rep(c(50,100,105, 1500), 2), + rep(c(60,105,150, 1400), 2))) + + test_data <- MSImagingExperiment(imageData=ints, + featureData=fdata, + pixelData=pdata) + + test_data <- as(test_data, "quant_MSImagingExperiment") + eqn = lm(formula = int ~ ng_per_pixel, + data = data.frame(int= c(8,10,150,1000), + ng_per_pixel = c(1, 20, 200 ,2400))) + + test_data@calibrationInfo@cal_list = list(eqn, eqn, eqn, eqn) + + new_data <- int2conc(test_data, cal_label = "Cal") + + spectra(test_data) + spectra(new_data) + + expect_equal(as.numeric(nrow(new_data)), 4) + expect_equal(as.numeric(ncol(new_data)), 3) + + expect_equal(round(spectra(new_data)[,1], 4), c(61.7621, 184.3836, 196.6457, 3617.7846)) + expect_equal(round(spectra(new_data)[,2], 4), round(spectra(new_data)[,1], 4)) + expect_equal(round(spectra(new_data)[,3], 4), c(86.2864, 196.6457, 307.0050, 3372.5417)) + +}) diff --git a/tests/testthat/test-int2response.R b/tests/testthat/test-int2response.R new file mode 100644 index 0000000..f7fcc79 --- /dev/null +++ b/tests/testthat/test-int2response.R @@ -0,0 +1,31 @@ +require(testthat) +require(quantMSImageR) + +context("test intensity values normalised to internal standard") + +test_that("int2response function", { + + # Create test data + fdata <- MassDataFrame(mz=c(500, 510, 540, 550), analyte = c("IS", rep("analyte", 3))) + pdata <- PositionDataFrame(run=c(rep("run1", 2), rep("run2", 2)), + coord=expand.grid(x=1:2, y=1:2), + sample_ID = c(rep("run1", 2), rep("run2", 2))) + + ints <- matrix(nrow=4, ncol=4, + data = c(rep(c(5,10,15, 100), 2), + rep(c(10,10,15, 100), 2))) + + test_data <- MSImagingExperiment(imageData=ints, + featureData=fdata, + pixelData=pdata) + + test_data <- as(test_data, "quant_MSImagingExperiment") + new_data <- int2response(test_data) + + expect_equal(ncol(test_data), ncol(new_data)) + expect_equal(nrow(test_data), (nrow(new_data)+1)) + expect_true(all(spectra(new_data)[1,] == c(2,2,1.0,1.0))) + expect_true(all(spectra(new_data)[2,] == c(3,3,1.5,1.5))) + expect_true(all(spectra(new_data)[3,] == c(20,20,10.0,10.0))) + +}) diff --git a/tests/testthat/test-remove_blank_mzs.R b/tests/testthat/test-remove_blank_mzs.R new file mode 100644 index 0000000..9b35323 --- /dev/null +++ b/tests/testthat/test-remove_blank_mzs.R @@ -0,0 +1,23 @@ +require(testthat) +require(quantMSImageR) + +context("test m/z values where all data is empty are removed") + +test_that("remove_blank_mzs function", { + + # Create test data + fdata <- MassDataFrame(mz=c(500, 510, 540, 550)) + pdata <- PositionDataFrame(run="run1", coord=expand.grid(x=1:2, y=1:2)) + ints <- matrix(nrow=4, ncol=4, byrow=T, + c(rep(NA, 4), rep(c(0,10,3, 7), 3))) + + test_data <- MSImagingExperiment(imageData=ints, + featureData=fdata, + pixelData=pdata) + + test_data <- as(test_data, "quant_MSImagingExperiment") + new_data <- remove_blank_mzs(test_data) + + expect_equal(as.numeric(nrow(new_data)), 3) + expect_equal(as.numeric(ncol(new_data)), 4) +}) diff --git a/tests/testthat/test-summarise_cal_levels.R b/tests/testthat/test-summarise_cal_levels.R new file mode 100644 index 0000000..e689cbd --- /dev/null +++ b/tests/testthat/test-summarise_cal_levels.R @@ -0,0 +1,41 @@ +require(testthat) +require(quantMSImageR) + +context("test calibration levels are summarised correctly") + +test_that("summarise_cal_levels function", { + + # Create test data + fdata <- MassDataFrame(mz=c(500, 510, 540, 550)) + pdata <- PositionDataFrame(run="run1", + coord=expand.grid(x=1:4, y=1:4), + sample_type = "Cal", + replicate = "01", + ROI = c(rep(NA, 2), rep("01", 2), + rep(NA, 2), rep("02", 2), + rep(NA, 2), rep("03", 2), + rep(NA, 2), rep("04", 2))) + pdata$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pdata$sample_type, pdata$replicate, pdata$ROI) + + ints <- matrix(nrow=4, ncol=16, byrow = T, + data = rep(c(rep(1, 4), rep(10, 4), + rep(100, 4), rep(1000, 4)), 4)) + + test_data <- MSImagingExperiment(imageData=ints, + featureData=fdata, + pixelData=pdata) + + test_data <- as(test_data, "quant_MSImagingExperiment") + new_data <- summarise_cal_levels(test_data) + + expect_equal(as.numeric(nrow(new_data)), 4) + expect_equal(as.numeric(ncol(new_data)), 16) + expect_equal(new_data@calibrationInfo@pixels_per_level[[1]], 2) + expect_equal(new_data@calibrationInfo@pixels_per_level[[4]], 2) + + int_vec = c(0.5, 5, 50, 500) + + expect_true(all(new_data@calibrationInfo@response_per_pixel[1,] == int_vec)) + expect_true(all(new_data@calibrationInfo@response_per_pixel[4,] == int_vec)) + +}) diff --git a/tests/testthat/test-zero2na.R b/tests/testthat/test-zero2na.R new file mode 100644 index 0000000..a667d13 --- /dev/null +++ b/tests/testthat/test-zero2na.R @@ -0,0 +1,24 @@ +require(testthat) +require(quantMSImageR) + +context("test zero values changed to NA") + +test_that("zero2na function", { + + # Create test data + fdata <- MassDataFrame(mz=c(500, 510, 540, 550)) + pdata <- PositionDataFrame(run="run0", coord=expand.grid(x=1:2, y=1:2)) + ints <- matrix(nrow=4, ncol=4, rep(c(0,10,3, 7), 4)) + + test_data <- MSImagingExperiment(imageData=ints, + featureData=fdata, + pixelData=pdata) + + test_data <- as(test_data, "quant_MSImagingExperiment") + new_data <- zero2na(test_data) + + expect_equal(dim(test_data), dim(new_data)) + expect_true(all(is.na(spectra(new_data)[1,]))) + expect_false(any(is.na(spectra(new_data)[2:4,]))) + +}) diff --git a/tests/testthat/test_read_mrm.R b/tests/testthat/test_read_mrm.R new file mode 100644 index 0000000..bdd62d9 --- /dev/null +++ b/tests/testthat/test_read_mrm.R @@ -0,0 +1,26 @@ +require(testthat) +require(quantMSImageR) + +context("test mrm data read in") + +test_that("read_mrm function", { + + # load file + mrm_folder = system.file('extdata', package = 'quantMSImageR') + mrm_file = "tissue_MRM_data" + + lib_ion_path = sprintf("%s/ion_library.txt",system.file('extdata', package = 'quantMSImageR')) + + test_data = read_mrm(name = mrm_file, folder = mrm_folder, lib_ion_path = lib_ion_path, polarity="Positive") + + expect_equal(dim(test_data)[[1]], 2) + expect_equal(dim(test_data)[[2]], 11865) + + expect_equal(as.numeric(spectra(test_data)[1, 856]), 12273448) + expect_equal(as.numeric(spectra(test_data)[2, 3571]), 13094678.4) + + expect_equal(fData(test_data)$analyte[1], "Analyte") + expect_equal(fData(test_data)$analyte[2], "IS") + expect_equal(fData(test_data)$name[1], "SM(d18:1/16:0)") +}) + diff --git a/tests/testthat/testthat-problems.rds b/tests/testthat/testthat-problems.rds new file mode 100644 index 0000000..5bf1c14 Binary files /dev/null and b/tests/testthat/testthat-problems.rds differ diff --git a/vignettes/archive/RUN.R b/vignettes/archive/RUN.R new file mode 100644 index 0000000..5163bc7 --- /dev/null +++ b/vignettes/archive/RUN.R @@ -0,0 +1,61 @@ + +library(quantMSImageR) +library(Cardinal) +library(dplyr) +library(chemCal) +library(openxlsx) + +# Set paths +base_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR" +data_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR/data" +out_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR/results" + +lib_ion_path = sprintf("%s/ion_library.txt", data_path) + +fns = c("23Jan_lung_01-LHS-Acq01", "23Jan_lung_01-RHS_Acq02", "23Jan_lung_02-LHS_Acq03", "23Jan_lung_02-RHS_Acq04") + +fn = fns[4] + + +#tissue = read_mrm(name = fn, folder = data_path, lib_ion_path = lib_ion_path , polarity = "Negative") + +#tissue_pixels = selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram", feature= 1) +#tissue = tissue[, tissue_pixels] + +# Save and load Cardinal::image +#save.image(file = sprintf("%s/rdata/%s.RData", out_path, fn)) +load(file = sprintf("%s/rdata/%s.RData", out_path, fn)) + + +DT::datatable(data.frame(fData(tissue))) +write.csv(data.frame(fData(tissue)), sprintf("%s/fdata/%s.csv", out_path, fn), row.names=F) + + +#gc() +#image(tissue, contrast.enhance="histogram", smooth.image = 'gaussian', superpose = FALSE, normalize.image = "linear", feature = 1) +#gc() +#image(tissue, contrast.enhance="histogram", smooth.image = 'gaussian', superpose = FALSE, normalize.image = "linear", feature = 2) +#gc() +#image(tissue, contrast.enhance="histogram", smooth.image = 'gaussian', superpose = FALSE, normalize.image = "linear", feature = 3) +#gc() +#image(tissue, contrast.enhance="histogram", smooth.image = 'gaussian', superpose = FALSE, normalize.image = "linear", feature = 4) +#gc() +#image(tissue, contrast.enhance="histogram", smooth.image = 'gaussian', superpose = FALSE, normalize.image = "linear", feature = 5) +#gc() +#image(tissue, contrast.enhance="histogram", smooth.image = 'gaussian', superpose = FALSE, normalize.image = "linear", feature = 6) +#gc() + +############ Plot (histogram enhance) +gc() +png(sprintf("%s/ion_images/%s_histogram.png", out_path, fn), width = 9, height = 7, units = "in", res = 800) +plot.new() +Cardinal::image(tissue, contrast.enhance="histogram", smooth.image = 'gaussian', superpose = FALSE, normalize.image = "linear", feature =fData(tissue)@mz[1:nrow(fData(tissue))]) +dev.off() + + +############ Plot (suppression enhance) +gc() +png(sprintf("%s/ion_images/%s_suppression.png", out_path, fn), width = 9, height = 7, units = "in", res = 800) +plot.new() +Cardinal::image(tissue, contrast.enhance="suppression", smooth.image = 'gaussian', superpose = FALSE, normalize.image = "linear", feature = fData(tissue)@mz[1:nrow(fData(tissue))]) +dev.off() diff --git a/vignettes/archive/test_wf_manual_select.Rmd b/vignettes/archive/test_wf_manual_select.Rmd new file mode 100644 index 0000000..ff3b09f --- /dev/null +++ b/vignettes/archive/test_wf_manual_select.Rmd @@ -0,0 +1,401 @@ +--- +title: "Analysis and quantification of mass spectrometry imaging data" +author: "Dr Matt Smith" +date: "6th October 2023" +output: + html_document: + toc: true + toc_float: true + toc_depth: 4 +geometry: margin=0.1in +--- + +```{r setup, include=FALSE} +knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE) + +# set default options +knitr::opts_chunk$set(echo = T, + message = FALSE, + warning = FALSE, + fig.align="center", + fig.width = 5, + fig.height = 5, + dpi = 120, + fig.retina = 3) + +``` + + +# Load packages and functions +```{r, message=FALSE} +library(quantMSImageR) +library(Cardinal) +library(dplyr) +library(chemCal) +library(openxlsx) +library(ggplot2) +library(DT) + +# Set paths +#data_path = system.file('extdata', package = 'quantMSImageR') # Path to test data +data_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR/inst/extdata" +data_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR/data" +out_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR/results" + +# Set filenames +ion_lib_fn = sprintf("%s/ion_library.txt", data_path) + +tissue_fn = "17Jan_lung_01acq_01" +cal_fn = "19Jan_SL_cal_rep02" + + +``` + +# Load files + +Read MRM mass spectrometry imaging data files into R, using the auto-generated Analyte 1.txt file. +Optionally, write to imzML if necessary to use with existing workflows for instance. + + +```{r, message=FALSE} + +# Read tissue MRM files +tissue = read_mrm(name = tissue_fn, folder = data_path, lib_ion_path = ion_lib_fn , polarity = "Positive") + +# Read calibration mix MRM files +cal_mix = read_mrm(name = cal_fn, folder = data_path, lib_ion_path = ion_lib_fn , polarity = "Positive") + +``` + +## Set common m/z axis + +Set a common m/z axis for each data file, to enable merging of the data downstream. This can be loaded from a .csv file with fixed headers as shown. + +```{r, message=FALSE} + +cal_mix = setCommonAxis(MSIobjects = list(cal_mix), ref_object = tissue)[[1]] + +``` + +# Set regions of interest (ROIs) + +Select ROIs in each MSI dataset. + +## Select calibration spikes + +For each spot select the entire area, such that the amount of standard can be divided by number of pixels to determine the average amount per pixel. +If standard addition approach to be used, create an additional ROI on the surface away form the calibration spikes. + +Can repeat these and average MULTIPLE CAL CURVES!!!!!! + +```{r, message=FALSE, fig.align='center', fig.show='hold', out.width="49%",out.height="49%"} +##### +## Image cal mix +image(cal_mix, contrast.enhance="histogram") + +##### +## ROI info stored for test data (usually generate manually with selectROI() shown below) +cal_roi_df = read.csv(sprintf("%s/cal2_rois_Jan.csv", data_path)) +cal2 = cal_roi_df$cal2 +cal3 = cal_roi_df$cal3 +cal4 = cal_roi_df$cal4 +cal5 = cal_roi_df$cal5 +cal6 = cal_roi_df$cal6 +cal7 = cal_roi_df$cal7 +background = cal_roi_df$background + +##### +## Set cal levels manually +#cal2 <- selectROI(cal_mix, contrast.enhance="histogram") +#cal3 <- selectROI(cal_mix, contrast.enhance="histogram") +#cal4 <- selectROI(cal_mix, contrast.enhance="histogram") +#cal5 <- selectROI(cal_mix, contrast.enhance="histogram") +#cal6 <- selectROI(cal_mix, contrast.enhance="histogram") +#cal7 <- selectROI(cal_mix, contrast.enhance="histogram") +#background <- selectROI(cal_mix, contrast.enhance="histogram") + +##### +## Save cal levels +#cal_roi_df2 = data.frame(cal1=cal1, cal2=cal2, cal3=cal3, cal4=cal4, +# cal5=cal5, cal6=cal6, cal7=cal7, cal85=cal8, +# background=background) +#write.csv(cal_roi_df2, file = sprintf("%s/cal2_rois_Jan.csv", data_path)) + +##### +## Set cal levels for pixel metadata +cal_levels = makeFactor(L2 = cal2, L3 = cal3, L4 = cal4, + L5 = cal5, L6 = cal6, L7 = cal7, + background = background) + +##### +## Update pixel metadata +pData(cal_mix)$sample_type = "Cal" +pData(cal_mix)$replicate = "01" +pData(cal_mix)$ROI = cal_levels +pData(cal_mix)$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pData(cal_mix)$sample_type, pData(cal_mix)$replicate, pData(cal_mix)$ROI) +pData(cal_mix)$roi_label = cal_levels + +DT::datatable(data.frame(pData(cal_mix))) + +##### +## Image cal mix labelled +image(cal_mix, cal_levels~x*y, key=T) + +``` + + +## Subset tissue + +Select ROI around the tissue of interest from the MSI dataset. + +```{r, message=FALSE, fig.align='center', fig.show='hold', out.width="49%",out.height="49%"} + +##### +## Image tissue +image(tissue) + +##### +## ROI of tissue selected from info stored in test data (usually generate manually with selectROI() shown below) +tissue_pixel_df = read.csv(sprintf("%s/tissue_df_17thJan.csv",data_path)) +tissue_pixels = tissue_pixel_df$tissue_pixels + +##### +## Select tissue pixels manually +#tissue_pixels = selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") + +##### +## Save tissue pixels +#tissue_df = data.frame(tissue_pixels=tissue_pixels) +#write.csv(tissue_df, file = sprintf("%s/tissue_df_17thJan.csv", data_path)) + +##### +## subset tissue pixels +tissue = tissue[, tissue_pixels] + +##### +## Image tissue after subsetting +image(tissue, mz = mz(tissue)[1], contrast.enhance="histogram", + superpose = FALSE, normalize.image = "linear") + +``` + +### Select tissue ROIs + +In the subset tissue, select ROIs relating to distinct spatial regions (e.g cell types). + +```{r, message=FALSE, fig.align='center', fig.show='hold', out.width="49%",out.height="49%"} +##### +## Image tissue +image(tissue, mz = mz(tissue)[4], contrast.enhance="histogram", + superpose = FALSE, normalize.image = "linear") + +##### +## tissue ROI info stored for test data (usually generate manually with selectROI() shown below) +tissue_roi_df = read.csv(sprintf("%s/tissue_rois_17thJan.csv",data_path)) +tissue_roi1 = tissue_roi_df$tissue_roi1 +tissue_roi2 = tissue_roi_df$tissue_roi2 +tissue_roi3 = tissue_roi_df$tissue_roi3 +tissue_roi4 = tissue_roi_df$tissue_roi4 +roi_label = tissue_roi_df$roi_label + +##### +## Set tissue ROIs manually +#tissue_roi1 <- selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") # Airways +#tissue_roi2 <- selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") # Airways +#tissue_roi3 <- selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") # Parenchyma +#tissue_roi4 <- selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") # Parenchyma +#roi_label = rep(NA, ncol(tissue)) %>% +# ifelse(tissue_roi1, "Airways", .) %>% ifelse(tissue_roi2, "Airways", .) %>% +# ifelse(tissue_roi3, "Parenchyma", .) %>% ifelse(tissue_roi4, "Parenchyma", .) + +##### +## Save tissue ROIs +#tissue_roi_df = data.frame(tissue_roi1=tissue_roi1, tissue_roi2=tissue_roi2, tissue_roi3=tissue_roi3, +# tissue_roi4=tissue_roi4, roi_label = roi_label) +#write.csv(tissue_roi_df, file = sprintf("%s/tissue_rois_17thJan.csv", data_path)) + +##### +## Set tissue ROIs for pixel metadata +tissue_rois = makeFactor(roi1 = tissue_roi1, roi2 = tissue_roi2, roi3 = tissue_roi3, roi4 = tissue_roi4) + +##### +## Update pixel metadata +pData(tissue)$sample_type = "Tissue" +pData(tissue)$replicate = "01" +pData(tissue)$ROI = tissue_rois +pData(tissue)$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pData(tissue)$sample_type, pData(tissue)$replicate, pData(tissue)$ROI) +pData(tissue)$roi_label = roi_label + +DT::datatable(data.frame(pData(tissue))) + +##### +## Image tissue labelled +image(tissue, tissue_rois~x*y, key=T) + +``` + +# Normalise to internal standard (IS) + +Normalise each ion intensity to the intensity of the IS (if present), to account for variance in the instrument performance and extraction of analytes form the surface (the latter depending on how the IS is introduced). + + +## Merge calibration and tissue data + +Combine all calibration and tissue MSI datasets into a single study dataset (mz axes and pixel metadata headers must match). + +```{r, message=FALSE} +cal_msi = cal_mix +#cal_msi = cal_mix +#cal_msi = as( cbind(cal_mix, cal_mix), 'MSContinuousImagingExperiment') + +# Combine data +msi_combined = as( cbind(cal_msi, tissue), + 'MSContinuousImagingExperiment') + +msi_combined = as(msi_combined, + "quant_MSImagingExperiment") + +# Set NA values to 0 +msi_combined_NA = zero2na(MSIobject = msi_combined) +msi_combined_NA + +# Remove m/z values from experiment with no data +msi_combined_mz = remove_blank_mzs(MSIobject = msi_combined_NA) +msi_combined_mz + +``` + +## Normalise to IS + +```{r, message=FALSE} + +# Normalise intensity value to IS (if present) +msi_combined_response = int2response(MSIobject = msi_combined_mz) + +``` + + +# Quantification + +Determine the concentration (ng/pixel) at the surface of the tissue samples, based on the claibration data. + + +## create calibration curves - ng/pixel + +Calculate the mean response or intensity per pixel for the ROI at each calibration level across all calibration replicates. + + +```{r, message=FALSE} +# Average the response (response/pixel) for each calibration spot +msi_combined_sumCal = summarise_cal_levels(MSIobject = msi_combined_response, + cal_label = "Cal") + +DT::datatable(msi_combined_sumCal@calibrationInfo@response_per_pixel) +DT::datatable(data.frame(msi_combined_sumCal@calibrationInfo@pixels_per_level)) + +``` + +Create a linear model for each m/z across all concentration spikes. The linear model will show intensity or response v concentration, where concentration is ng/pixel. +```{r, message=FALSE} +# Read in calibration metadata +cal_metadata = read.csv(sprintf("%s/calibration_metadata.csv",data_path)) +msi_combined_sumCal@calibrationInfo@cal_metadata = cal_metadata + +#Generate calibration curves using standard addition (to find background conc. and remove) +msi_combined_calList = create_cal_curve(MSIobject = msi_combined_sumCal, + cal_type = "cal") + +msi_combined_calList@calibrationInfo@cal_list + +#r2 values for each calibration +DT::datatable(data.frame(msi_combined_calList@calibrationInfo@r2_df)) + +# calibration metadata +DT::datatable(data.frame(msi_combined_sumCal@calibrationInfo@cal_metadata)) +``` + + +## Quantify analyte concentrations at tissue surface + +Use linear models to predict the concentration (ng/pixel) of analyte at the surface of all tissue data in the combined MSI dataset. + + +```{r, message=FALSE} +# Quantify analyte conc. in tissue +msi_tissue_concs = int2conc(MSIobject = msi_combined_calList, + cal_label = "Cal") + +image(msi_tissue_concs, mz = mz(msi_tissue_concs)[1], contrast.enhance="histogram", + superpose = FALSE, normalize.image = "none") + +# Save progress +save.image(sprintf("%s/processed.RData", out_path)) + +``` + + +# Statistical analysis + +## Extract average conc. info + +Statistical analyses will be study dependent, however to make the data compatible with more standard omics approaches this code chunk generates a matrix (rows = m/z, cols = ROI label) as well as outputting the associated metadata about each ROI. + + +```{r, message=FALSE} +# Extract the average amount per pixel at each ROI in tissue +msi_tissue_dfs <- createMSIDatamatrix(MSIobject = msi_tissue_concs, roi_header = "ROI") +#msi_tissue_dfs <- createMSIDatamatrix(MSIobject = msi_combined_calList, roi_header = "ROI") + + +roi_average_matrix = msi_tissue_dfs@tissueInfo@roi_average_matrix +all_pixel_matrix = msi_tissue_dfs@tissueInfo@all_pixel_matrix +sample_metadata = msi_tissue_dfs@tissueInfo@sample_metadata +feature_metadata = data.frame(fData(msi_tissue_dfs)) +cal_r2_df = msi_combined_calList@calibrationInfo@r2_df + +DT::datatable(roi_average_matrix) +DT::datatable(all_pixel_matrix) +DT::datatable(sample_metadata) +DT::datatable(feature_metadata) +DT::datatable(cal_r2_df) + +``` + + + +## Perform correlation analysis + +Can see how the different transitions of SM(d18:1/16:0) correlate +```{r, message=FALSE} + +# Correlation analysis +corr_df = colocalized(msi_tissue_concs, mz = 4) + +DT::datatable(data.frame(corr_df)) + +``` + + +## Univariate stats +```{r, message=FALSE} +# Boxplot of airways v parenchyma +roi_average_matrix %>% + tibble::rownames_to_column("lipid") %>% + tidyr::pivot_longer( + cols = c("lipid") + ) + +ggplot(mtcars, aes(x=as.factor(cyl), y=mpg)) + + geom_boxplot(fill="slateblue", alpha=0.2) + + xlab("cyl") + +``` + + +## Multivariate stats +```{r, message=FALSE} +# PCA airways and parenchyma + + +``` + diff --git a/vignettes/archive/test_wf_mrm.Rmd b/vignettes/archive/test_wf_mrm.Rmd new file mode 100644 index 0000000..d98b16f --- /dev/null +++ b/vignettes/archive/test_wf_mrm.Rmd @@ -0,0 +1,179 @@ +--- +title: "Analysis and quantification of mass spectrometry imaging data" +author: "Dr Matt Smith" +date: "`r format(Sys.time(), '%d %B, %Y')`" +output: + html_document : + number_sections: false + toc: true + toc_float: + collapsed: false + smooth_scroll: true +--- + + +```{r setup, include=FALSE} + +# set default options +knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE, + message = FALSE, + warning = FALSE, + fig.align="center", + fig.width = 5, + fig.height = 5, + dpi = 120, + fig.retina = 3) + +``` + +# Load packages and functions +```{r, message=FALSE} +library(quantMSImageR) +library(Cardinal) +library(dplyr) +library(chemCal) +library(openxlsx) + +# Set paths +base_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR" +data_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR/data" +out_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR/results" + +lib_ion_path = sprintf("%s/ion_library.txt", data_path) + +fns = c("19Jan_lung_01_LHS", "19Jan_lung_01_RHS", + "21Jan_lung_01-LHS", "21Jan_lung_01-RHS", "21Jan_lung_02-LHS", + "22Jan_lung_01-LHS", "22Jan_lung_01-RHS", "22Jan_lung_02-LHS_Acq01", "22Jan_lung_02-RHS_Acq02", "22Jan_lung_02-LHS_Acq01_rep") + +fn = fns[10] + +``` + +# Load files + +Read imzML mass spectrometry imaging data files into R, using Cardinal package and generate ion Cardinal::images to view the data. +Optionally, write to imzML if necessary to use with existing workflows for instance. + +```{r, message=FALSE} + +tissue = read_mrm(name = fn, folder = data_path, lib_ion_path = lib_ion_path , polarity = "Negative") + +#Cardinal::writeImzML(tissue, name=fn, folder=out_path, merge=T, mz.type="32-bit float", intensity.type="32-bit float") + +``` + +# Set regions of interest (ROIs) + +Select ROIs in each MSI dataset. + +## Subset tissue + +Select ROI around the tissue of interest from the MSI dataset and optinally save Cardinal::image for future use. + + +```{r, message=FALSE, fig.align='center', fig.show='hold', out.width="49%",out.height="49%"} +#Cardinal::image(tissue, feature = 2) + +# Subset tissue pixels +tissue_pixels = selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram", feature= 3) +tissue = tissue[, tissue_pixels] + +# Save and load Cardinal::image +save.image(file = sprintf("%s/rdata/%s.RData", out_path, fn)) +load(file = sprintf("%s/rdata/%s.RData", out_path, fn)) + + +``` + +## Investigate data {.tabset} + +### Feature metadata {.tabset .tabset-fade} + +```{r} + +# Check feature metadata +DT::datatable(data.frame(fData(tissue))) +write.csv(data.frame(fData(tissue)), sprintf("%s/fdata/%s.csv", out_path, fn), row.names=F) + +``` + + +Scroll ion images + +```{r} + +#for(i in 1:nrow(tissue)){ + +# comp = fData(tissue)$name[i] + +# cat( paste('#### ', comp, '\n' ) ) + +# Cardinal::image(tissue, contrast.enhance="histogram", smooth.image = 'gaussian', superpose = FALSE, normalize.image = "linear", feature =fData(tissue)@mz[i], main=comp, adj=0, line=1) + +# Cardinal::image(tissue, contrast.enhance="suppression", smooth.image = 'gaussian', superpose = FALSE, normalize.image = "linear", feature =fData(tissue)@mz[i], main=comp, adj=0, line=1) + +# cat('\n \n') +#} + +############ Plot (histogram enhance) +png(sprintf("%s/ion_images/%s_histogram.png", out_path, fn), width = 9, height = 7, units = "in", res = 1200) +plot.new() +Cardinal::image(tissue, contrast.enhance="histogram", smooth.image = 'gaussian', superpose = FALSE, normalize.image = "linear", feature =fData(tissue)@mz[1:nrow(fData(tissue))]) +dev.off() + + +############ Plot (suppression enhance) +png(sprintf("%s/ion_images/%s_suppression.png", out_path, fn), width = 9, height = 7, units = "in", res = 1200) +plot.new() +Cardinal::image(tissue, contrast.enhance="suppression", smooth.image = 'gaussian', superpose = FALSE, normalize.image = "linear", feature = fData(tissue)@mz[1:nrow(fData(tissue))]) +dev.off() + +``` + + +## Multivariate stats + +```{r} + +#dgmm <- spatialDGMM(tissue, r=20, k=2, method="adaptive") +#dgmm <- spatialDGMM(tissue[2,], r=20, k=3, method="adaptive") + +#summary(dgmm) + +#Cardinal::image(dgmm) + +#plot(dgmm) + +# Extract the average amount per pixel at each ROI in tissue +pData(tissue)$sample_ID = 1:nrow(pData(tissue)) +tissue_df <- createMSIDatamatrix(MSIobject = as(tissue, "quant_MSImagingExperiment"), roi_head = NA) + + +conc_matrix = tissue_df@tissueInfo@conc_matrix +sample_metadata = tissue_df@tissueInfo@sample_metadata +feature_metadata = data.frame(fData(tissue_df)) + +conc_matrix +head(sample_metadata) +head(feature_metadata) + +# Save xlsx + +output_matrix = createWorkbook() +# variable metadata +addWorksheet(output_matrix, "feature_metadata") +writeData(output_matrix, "feature_metadata", feature_metadata, colNames=TRUE, rowNames = FALSE, keepNA=FALSE) +# sample metadata +addWorksheet(output_matrix, "sample_metadata") +writeData(output_matrix, "sample_metadata", sample_metadata, colNames=TRUE, rowNames = FALSE, keepNA=FALSE) +# peak area matrix +addWorksheet(output_matrix, "peak_area_matrix") +writeData(output_matrix, "peak_area_matrix", + t(conc_matrix), + colNames=TRUE, rowNames = TRUE, keepNA=FALSE) +# save workbook +saveWorkbook(output_matrix, + file = sprintf("%s/dataframe/%s.xlsx", out_path, fn), + overwrite = TRUE) + +``` diff --git a/vignettes/test_wf.Rmd b/vignettes/archive/test_wf_study.Rmd similarity index 68% rename from vignettes/test_wf.Rmd rename to vignettes/archive/test_wf_study.Rmd index 22ffb2b..bdbfda4 100644 --- a/vignettes/test_wf.Rmd +++ b/vignettes/archive/test_wf_study.Rmd @@ -16,24 +16,49 @@ library(quantMSImageR) library(Cardinal) library(dplyr) library(chemCal) +library(openxlsx) # Set paths -base_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR" +#data_path = system.file('extdata', package = 'quantMSImageR') # Path to test data +data_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR/inst/extdata" data_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR/data" out_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR/results" + +# Set filenames +ion_lib_fn = sprintf("%s/ion_library.txt", data_path) + +tissue_fns = c("17Jan_lung_01acq_01","17Jan_lung_01acq_02") +cal_fns = c("18Jan_SL_cal_01_Cer(16)", "18Jan_SL_cal_01_DhCer(16)", "18Jan_SL_cal_01_HexCer(16)", "18Jan_SL_cal_01_LacCer(16)", + "18Jan_SL_cal_01_MeOHBlank", "18Jan_SL_cal_01_SM(16)") + + ``` # Load files -Read imzML mass spectrometry imaging data files into R, using Cardinal package and generate ion images to view the data. +Read MRM mass spectrometry imaging data files into R, using the auto-generated Analyte 1.txt file. +Optionally, write to imzML if necessary to use with existing workflows for instance. ```{r, message=FALSE} -cal_mix = Cardinal::readImzML(name = "2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1", - folder = data_path) -tissue = Cardinal::readImzML(name = "2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1", - folder = data_path) +# Read tissue MRM files +for(tissue_fn in tissue_fns){ + assign(tissue_fn, + read_mrm(name = tissue_fn, folder = data_path, lib_ion_path = ion_lib_fn , polarity = "Positive")) +} + +# Write to imzml if necessary +#Cardinal::writeImzML(tissue_fns[1], name=tissue_fns[1], folder=out_path, merge=T, mz.type="32-bit float", intensity.type="32-bit float") + +# Read calibration mix MRM files +for(cal_fn in cal_fns){ + assign(cal_fn, + read_mrm(name = cal_fn, folder = data_path, lib_ion_path = ion_lib_fn , polarity = "Positive")) +} + +# Write to imzml if necessary +#Cardinal::writeImzML(cal_fns[1], name=cal_fns[1], folder=out_path, merge=T, mz.type="32-bit float", intensity.type="32-bit float") ``` @@ -41,39 +66,12 @@ tissue = Cardinal::readImzML(name = "2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1 Set a common m/z axis for each data file, to enable merging of the data downstream. This can be loaded from a .csv file with fixed headers as shown. - -### Calibration MSI data - ```{r, message=FALSE} -# Import mz_axes df (including IS info) -mz_df = read.csv(sprintf("%s/mz_axes.csv",data_path)) -mz_df - -cal_matrix = as.matrix(spectra(cal_mix)) -cal_matrix = rbind(cal_matrix, - matrix(ncol = ncol(cal_matrix), - nrow = nrow(mz_df) - nrow(cal_matrix))) - -cal_mix = MSImagingExperiment(imageData=cal_matrix, - featureData=MassDataFrame(mz=mz_df$mz_name, - analyte = mz_df$analyte, - cal_mz = as.numeric(mz_df$cal_mzs)), - pixelData=pData(cal_mix)) -``` -### Tissue MSI data +list_objects = lapply(c(tissue_fns, cal_fns), FUN = function(x) get(x)) -```{r, message=FALSE} -tissue_matrix = as.matrix(spectra(tissue)) -tissue_matrix = rbind(tissue_matrix, - matrix(ncol = ncol(tissue_matrix), - nrow = nrow(mz_df) - nrow(tissue_matrix))) +a = setCommonAxis(MSIobjects = list_objects, ref_object = get("17Jan_lung_01acq_01")) -tissue = MSImagingExperiment(imageData=tissue_matrix, - featureData=MassDataFrame(mz=mz_df$mz_name, - analyte = mz_df$analyte, - tissue_mz = as.numeric(mz_df$tissue_mzs)), - pixelData=pData(tissue)) ``` @@ -86,52 +84,52 @@ Select ROIs in each MSI dataset. For each spot select the entire area, such that the amount of standard can be divided by number of pixels to determine the average amount per pixel. If standard addition approach to be used, create an additional ROI on the surface away form the calibration spikes. +Can repeat these and average MULTIPLE CAL CURVES!!!!!! + ```{r, message=FALSE, fig.align='center', fig.show='hold', out.width="49%",out.height="49%"} -# Set ROIs around calibration levels -cal_roi_df = read.csv(sprintf("%s/cal_rois.csv",data_path)) +##### +## Image cal mix +image(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[2], contrast.enhance="histogram") -# Set cal levels -#cal1 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram") +##### +## ROI info stored for test data (usually generate manually with selectROI() shown below) +cal_roi_df = read.csv(sprintf("%s/cal_rois.csv",data_path)) cal1 = cal_roi_df$cal1 -#image(cal_mix, cal1~x*y, key=T) - -#cal2 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram") cal2 = cal_roi_df$cal2 -#image(cal_mix, cal2~x*y, key=T) - -#cal3 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram") cal3 = cal_roi_df$cal3 -#image(cal_mix, cal3~x*y, key=T) - -#cal4 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram") cal4 = cal_roi_df$cal4 -#image(cal_mix, cal4~x*y, key=T) - -#cal5 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[2], contrast.enhance="histogram") cal5 = cal_roi_df$cal5 -#image(cal_mix, cal5~x*y, key=T) +background = cal_roi_df$background -#cal6 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[2], contrast.enhance="histogram") -cal6 = cal_roi_df$cal6 -#image(cal_mix, cal6~x*y, key=T) +##### +## Set cal levels manually +#cal1 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram") +#cal2 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram") +#cal3 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram") +#cal4 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram") +#cal5 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[2], contrast.enhance="histogram") +#background <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram") -# Away from cal mix for standard addition - background -#cal7 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram") -cal7 = cal_roi_df$cal7 -#image(cal_mix, cal7~x*y, key=T) +##### +## Save cal levels +#cal_roi_df = data.frame(cal1=cal1, cal2=cal2, cal3=cal3, cal4=cal4, cal5=cal5, background=background) +#write.csv(cal_roi_df, file = sprintf("%s/cal_rois.csv", data_path)) +##### +## Set cal levels for pixel metadata cal_levels = makeFactor(L1 = cal1, L2 = cal2, L3 = cal3, - L4 = cal4, L5 = cal5, L6 = cal6, L7 = cal7) + L4 = cal4, L5 = cal5, background = background) -# Update pixel metadata +##### +## Update pixel metadata pData(cal_mix)$sample_type = "Cal" pData(cal_mix)$replicate = "01" pData(cal_mix)$ROI = cal_levels pData(cal_mix)$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pData(cal_mix)$sample_type, pData(cal_mix)$replicate, pData(cal_mix)$ROI) pData(cal_mix) -# Image cal mix -image(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[2], contrast.enhance="histogram") +##### +## Image cal mix labelled image(cal_mix, cal_levels~x*y, key=T) ``` @@ -141,18 +139,33 @@ image(cal_mix, cal_levels~x*y, key=T) Select ROI around the tissue of interest from the MSI dataset. - ```{r, message=FALSE, fig.align='center', fig.show='hold', out.width="49%",out.height="49%"} -tissue_pixel_df = read.csv(sprintf("%s/tissue_pixels.csv",data_path)) +##### +## Image tissue image(tissue) -# Subset tissue pixels -#tissue_pixels = selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") +##### +## ROI of tissue selected from info stored in test data (usually generate manually with selectROI() shown below) +tissue_pixel_df = read.csv(sprintf("%s/tissue_pixels.csv",data_path)) tissue_pixels = tissue_pixel_df$tissue_pixels + +##### +## Select tissue pixels manually +#tissue_pixels = selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") +#tissue_pixels = tissue_pixel_df$tissue_pixels + +##### +## Save tissue pixels +#tissue_df = data.frame(tissue_pixels=tissue_pixels) +#write.csv(tissue_df, file = sprintf("%s/tissue_df.csv", data_path)) + +##### +## subset tissue pixels tissue = tissue[, tissue_pixels] -# Image tissue before and after subsetting +##### +## Image tissue after subsetting image(tissue, mz = mz(tissue)[1], contrast.enhance="histogram", superpose = FALSE, normalize.image = "linear") @@ -162,48 +175,54 @@ image(tissue, mz = mz(tissue)[1], contrast.enhance="histogram", In the subset tissue, select ROIs relating to distinct spatial regions (e.g cell types). - ```{r, message=FALSE, fig.align='center', fig.show='hold', out.width="49%",out.height="49%"} -tissue_roi_df = read.csv(sprintf("%s/tissue_rois.csv",data_path)) +##### +## Image tissue +image(tissue, mz = mz(tissue)[1], contrast.enhance="histogram", + superpose = FALSE, normalize.image = "linear") -#tissue_roi1 <- selectROI(tissue, mz = mz(tissue)[2], contrast.enhance="histogram") +##### +## tissue ROI info stored for test data (usually generate manually with selectROI() shown below) +tissue_roi_df = read.csv(sprintf("%s/tissue_rois.csv",data_path)) tissue_roi1 = tissue_roi_df$tissue_roi1 -#image(tissue, tissue_roi1~x*y, key=T) - -#tissue_roi2 <- selectROI(tissue, mz = mz(tissue)[2], contrast.enhance="histogram") tissue_roi2 = tissue_roi_df$tissue_roi2 -#image(tissue, tissue_roi2~x*y, key=T) - -#tissue_roi3 <- selectROI(tissue, mz = mz(tissue)[2], contrast.enhance="histogram") tissue_roi3 = tissue_roi_df$tissue_roi3 -#image(tissue, tissue_roi3~x*y, key=T) - -#tissue_roi4 <- selectROI(tissue, mz = mz(tissue)[2], contrast.enhance="histogram") tissue_roi4 = tissue_roi_df$tissue_roi4 -#image(tissue, tissue_roi4~x*y, key=T) - -#tissue_roi5 <- selectROI(tissue, mz = mz(tissue)[2], contrast.enhance="histogram") tissue_roi5 = tissue_roi_df$tissue_roi5 -#image(tissue, tissue_roi5~x*y, key=T) - -#tissue_roi6 <- selectROI(tissue, mz = mz(tissue)[2], contrast.enhance="histogram") tissue_roi6 = tissue_roi_df$tissue_roi6 -#image(tissue, tissue_roi6~x*y, key=T) +##### +## Set tissue ROIs manually +#tissue_roi1 <- selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") +#tissue_roi2 <- selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") +#tissue_roi3 <- selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") +#tissue_roi4 <- selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") +#tissue_roi5 <- selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") +#tissue_roi6 <- selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram") + +##### +## Save tissue ROIs +#tissue_roi_df = data.frame(tissue_roi1=tissue_roi1, tissue_roi2=tissue_roi2, tissue_roi3=tissue_roi3, +# tissue_roi4=tissue_roi4, tissue_roi5=tissue_roi5, tissue_roi6=tissue_roi6) +#write.csv(tissue_roi_df, file = sprintf("%s/tissue_rois.csv", data_path)) + +##### +## Set tissue ROIs for pixel metadata tissue_rois = makeFactor(roi1 = tissue_roi1, roi2 = tissue_roi2, roi3 = tissue_roi3, roi4 = tissue_roi4, roi5 = tissue_roi5, roi6 = tissue_roi6) -# Update pixel metadata +##### +## Update pixel metadata pData(tissue)$sample_type = "Tissue" pData(tissue)$replicate = "01" pData(tissue)$ROI = tissue_rois pData(tissue)$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pData(tissue)$sample_type, pData(tissue)$replicate, pData(tissue)$ROI) pData(tissue) -# Image -image(tissue, mz = mz(tissue)[1], contrast.enhance="histogram", - superpose = FALSE, normalize.image = "linear") +##### +## Image tissue labelled image(tissue, tissue_rois~x*y, key=T) + ``` # Normalise to internal standard (IS) @@ -215,7 +234,6 @@ Normalise each ion intensity to the intensity of the IS (if present), to account Combine all calibration and tissue MSI datasets into a single study dataset (mz axes and pixel metadata headers must match). - ```{r, message=FALSE} # Combine data msi_combined = as( cbind(cal_mix, tissue), @@ -312,7 +330,7 @@ Statistical analyses will be study dependent, however to make the data compatibl ```{r, message=FALSE} # Extract the average amount per pixel at each ROI in tissue -msi_tissue_dfs <- createMSIDatamatrix(MSIobject = msi_tissue_concs) +msi_tissue_dfs <- createMSIDatamatrix(MSIobject = msi_tissue_concs, roi_head = "ROI") conc_matrix = msi_tissue_dfs@tissueInfo@conc_matrix sample_metadata = msi_tissue_dfs@tissueInfo@sample_metadata diff --git a/vignettes/example_MSI_workflow.Rmd b/vignettes/example_MSI_workflow.Rmd new file mode 100644 index 0000000..d07803b --- /dev/null +++ b/vignettes/example_MSI_workflow.Rmd @@ -0,0 +1,403 @@ +--- +title: "Analysis and quantification of mass spectrometry imaging data" +author: "Dr Matt Smith" +date: "`r format(Sys.time(), '%d %B, %Y')`" +output: + html_document: + toc: true + toc_float: true + toc_depth: 4 +geometry: margin=0.1in +--- + +```{r setup, include=FALSE} +knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE) + +# set default options +knitr::opts_chunk$set(echo = T, + message = FALSE, + warning = FALSE, + fig.align="center", + fig.width = 5, + fig.height = 5, + dpi = 120, + fig.retina = 3) + +``` + + +# Load packages and functions +```{r, message=FALSE} +library(structToolbox) +library(quantMSImageR) +library(Cardinal) +library(dplyr) +library(chemCal) +library(ggplot2) +library(DT) + +# Set paths +data_path = system.file('extdata', package = 'quantMSImageR') # Path to test data + +# Set filenames +ion_lib_fn = sprintf("%s/ion_library.txt", data_path) + +tissue_fn = "tissue_MRM_data" +cal_fn = "cal_MRM_data" + +``` + +# Load files + +Read MRM mass spectrometry imaging data files into R, using the auto-generated Analyte 1.txt file. +Optionally, write to imzML if necessary to use with existing workflows for instance. + + +```{r, message=FALSE} + +# Read tissue MRM files +tissue = read_mrm(name = tissue_fn, folder = data_path, lib_ion_path = ion_lib_fn , polarity = "Positive") + +# Read calibration mix MRM files +cal_mix = read_mrm(name = cal_fn, folder = data_path, lib_ion_path = ion_lib_fn , polarity = "Positive") + +``` + +## Set common m/z axis + +Set a common m/z axis for each data file, to enable merging of the data downstream. This can be loaded from a .csv file with fixed headers as shown. + +```{r, message=FALSE} + +cal_mix = setCommonAxis(MSIobjects = list(cal_mix), ref_object = tissue)[[1]] + +``` + + +# Set regions of interest (ROIs) + + +Select ROIs in each MSI dataset. Here the ROIs are taken from .csv files but are generated using the Cardinal::selectROI() tool. + + +## Select calibration spikes + +For each spot select the entire area, such that the amount of standard can be divided by number of pixels to determine the average amount per pixel. +If standard addition approach to be used, create an additional ROI on the surface away form the calibration spikes. + +Can repeat these and average MULTIPLE CAL CURVES!!!!!! + + +```{r, message=FALSE, fig.align='center', fig.show='hold', out.width="49%",out.height="49%"} +##### +## Image cal mix +image(cal_mix, contrast.enhance="histogram") + +##### +## ROI info stored for test data (usually generate manually with selectROI() shown below) +cal_roi_df = read.csv(sprintf("%s/cal_rois.csv", data_path)) +cal2 = cal_roi_df$cal2 +cal3 = cal_roi_df$cal3 +cal4 = cal_roi_df$cal4 +cal5 = cal_roi_df$cal5 +cal6 = cal_roi_df$cal6 +cal7 = cal_roi_df$cal7 +background = cal_roi_df$background + +##### +## Set cal levels for pixel metadata +cal_levels = makeFactor(L2 = cal2, L3 = cal3, L4 = cal4, + L5 = cal5, L6 = cal6, L7 = cal7, + background = background) + +##### +## Update pixel metadata +pData(cal_mix)$sample_type = "Cal" +pData(cal_mix)$replicate = "01" +pData(cal_mix)$ROI = cal_levels +pData(cal_mix)$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pData(cal_mix)$sample_type, pData(cal_mix)$replicate, pData(cal_mix)$ROI) +pData(cal_mix)$roi_label = cal_levels + +DT::datatable(data.frame(pData(cal_mix))) + +##### +## Image cal mix labelled +image(cal_mix, cal_levels~x*y, key=T) + +``` + + + +## Subset tissue + +Select ROI around the tissue of interest from the MSI dataset. + +```{r, message=FALSE, fig.align='center', fig.show='hold', out.width="49%",out.height="49%"} + +##### +## Image tissue +image(tissue) + +##### +## ROI of tissue selected from info stored in test data (usually generate manually with selectROI() shown below) +tissue_pixel_df = read.csv(sprintf("%s/tissue_pixels.csv",data_path)) +tissue_pixels = tissue_pixel_df$tissue_pixels + +##### +## subset tissue pixels +tissue = tissue[, tissue_pixels] + +##### +## Image tissue after subsetting +image(tissue, mz = mz(tissue)[1], contrast.enhance="histogram", + superpose = FALSE, normalize.image = "linear") + +``` + +### Select tissue ROIs + +In the subset tissue, select ROIs relating to distinct spatial regions (e.g cell types). + + +```{r, message=FALSE, fig.align='center', fig.show='hold', out.width="49%",out.height="49%"} +##### +## Image tissue +image(tissue, mz = mz(tissue)[4], contrast.enhance="histogram", + superpose = FALSE, normalize.image = "linear") + +##### +## tissue ROI info stored for test data (usually generate manually with selectROI() shown below) +tissue_roi_df = read.csv(sprintf("%s/tissue_rois.csv",data_path)) +tissue_roi1 = tissue_roi_df$tissue_roi1 # Airways +tissue_roi2 = tissue_roi_df$tissue_roi2 # Airways +tissue_roi3 = tissue_roi_df$tissue_roi3 # Airways +tissue_roi4 = tissue_roi_df$tissue_roi4 # Airways +tissue_roi5 = tissue_roi_df$tissue_roi5 # Airways +tissue_roi6 = tissue_roi_df$tissue_roi6 # Parenchyma +tissue_roi7 = tissue_roi_df$tissue_roi7 # Parenchyma +tissue_roi8 = tissue_roi_df$tissue_roi8 # Parenchyma +tissue_roi9 = tissue_roi_df$tissue_roi9 # Parenchyma +tissue_roi10 = tissue_roi_df$tissue_roi10 # Parenchyma +roi_label = tissue_roi_df$roi_label + +##### +## Set tissue ROIs for pixel metadata +tissue_rois = makeFactor(roi1 = tissue_roi1, roi2 = tissue_roi2, roi3 = tissue_roi3, + roi4 = tissue_roi4, roi5 = tissue_roi5, roi6 = tissue_roi6, + roi7 = tissue_roi7, roi8 = tissue_roi8, roi9 = tissue_roi9, + roi10 = tissue_roi10) + +##### +## Update pixel metadata +pData(tissue)$sample_type = "Tissue" +pData(tissue)$replicate = "01" +pData(tissue)$ROI = tissue_rois +pData(tissue)$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pData(tissue)$sample_type, pData(tissue)$replicate, pData(tissue)$ROI) +pData(tissue)$roi_label = roi_label + +DT::datatable(data.frame(pData(tissue))) + +##### +## Image tissue labelled +image(tissue, tissue_rois~x*y, key=T) + +``` + +# Normalise to internal standard + +Normalise each ion intensity to the intensity of the IS (if present), to account for variance in the instrument performance and extraction of analytes form the surface (the latter depending on how the IS is introduced). + + +## Merge calibration and tissue data + +Combine all calibration and tissue MSI datasets into a single study dataset (mz axes and pixel metadata headers must match). + + +```{r, message=FALSE} +# Combine data +msi_combined = as( cbind(cal_mix, tissue), + 'MSContinuousImagingExperiment') + +msi_combined = as(msi_combined, + "quant_MSImagingExperiment") + +# Set NA values to 0 +msi_combined_NA = zero2na(MSIobject = msi_combined) + +# Remove m/z values from experiment with no data +msi_combined_mz = remove_blank_mzs(MSIobject = msi_combined_NA) +msi_combined_mz + +``` + +## Normalise to IS + + +```{r, message=FALSE} + +# Normalise intensity value to IS (if present) +msi_combined_response = int2response(MSIobject = msi_combined_mz) + +``` + + +# Quantification + +Determine the concentration (ng/pixel) at the surface of the tissue samples, based on the claibration data. + + +## create calibration curves - ng/pixel + +Calculate the mean response or intensity per pixel for the ROI at each calibration level across all calibration replicates. + + +```{r, message=FALSE} +# Average the response (response/pixel) for each calibration spot +msi_combined_sumCal = summarise_cal_levels(MSIobject = msi_combined_response, + cal_label = "Cal") + +# Pixel per calibration spot +DT::datatable(data.frame(msi_combined_sumCal@calibrationInfo@pixels_per_level)) + +# Response per pixel +DT::datatable(msi_combined_sumCal@calibrationInfo@response_per_pixel) + +``` + +Create a linear model for each m/z across all concentration spikes. The linear model will show intensity or response v concentration, where concentration is ng/pixel. +```{r, message=FALSE} +# Read in calibration metadata +cal_metadata = read.csv(sprintf("%s/calibration_metadata.csv",data_path)) +msi_combined_sumCal@calibrationInfo@cal_metadata = cal_metadata + +DT::datatable(data.frame(msi_combined_sumCal@calibrationInfo@cal_metadata)) + + +#Generate calibration curves using either calibration or standard addition approach (depending on how data was generated) +msi_combined_calList = create_cal_curve(MSIobject = msi_combined_sumCal, + cal_type = "cal") + +msi_combined_calList@calibrationInfo@cal_list + +#r2 values for each calibration +DT::datatable(data.frame(msi_combined_calList@calibrationInfo@r2_df)) + +``` + + +## Quantify analyte concentrations at tissue surface + +Use linear models to predict the concentration (ng/pixel) of analyte at the surface of all tissue data in the combined MSI dataset. + + +```{r, message=FALSE} +# Quantify analyte conc. in tissue +msi_tissue_concs = int2conc(MSIobject = msi_combined_calList, + cal_label = "Cal") + +image(msi_tissue_concs, mz = mz(msi_tissue_concs)[1], contrast.enhance="histogram", + superpose = FALSE, normalize.image = "none") + +``` + + +# Statistical analysis + +Statistical analyses will be study dependent, however to make the data compatible with more standard omics approaches a matrix (rows = m/z, cols = ROI label) can be output with the associated metadata about each ROI. + +The examples here lack statistical power and feature space for MVA, but show how these tools work for larger MSI datasets. + +## Extract average concentration (or response) information + +```{r, message=FALSE} +# Extract the average amount per pixel at each ROI in tissue (stored in the S4 object) +msi_tissue_dfs <- createMSIDatamatrix(MSIobject = msi_tissue_concs, roi_header = "ROI") + +# Data matrix with average concentration over ROI for each lipid +roi_average_matrix = msi_tissue_dfs@tissueInfo@roi_average_matrix +DT::datatable(roi_average_matrix) + +# Data matrix with concentration per pixel for entire sample for each lipid +all_pixel_matrix = msi_tissue_dfs@tissueInfo@all_pixel_matrix +DT::datatable(all_pixel_matrix) + +# Data pertaining to sample and pixel (including ROI) metadata +sample_metadata = msi_tissue_dfs@tissueInfo@sample_metadata +DT::datatable(sample_metadata) + +# Data pertaining to feature metadata +feature_metadata = data.frame(fData(msi_tissue_dfs)) +DT::datatable(feature_metadata %>% select(-c("analyte.1", "precursor_mz.1", "product_mz.1", "name.1"))) + +# R2 values in the linear calibration +cal_r2_df = msi_combined_calList@calibrationInfo@r2_df + +``` + + + +## Perform correlation analysis + +In this example we check how the different transitions of SM(d18:1/16:0) correlate as well as to the other C16 sphingolipids + +```{r, message=FALSE} + +# Correlation analysis +corr_df = colocalized(msi_tissue_concs, mz = 4) +DT::datatable(data.frame(corr_df) %>% select(-c("analyte.1", "precursor_mz.1", "product_mz.1", "name.1"))) + +``` + + +## Univariate stats + +In this example we generate boxplots for each lipid between different tissue types, from the 'roi_average_matrix '. Note n=2 ROIs per tissue type from the same tissue section + +```{r, message=FALSE} +# Boxplot of airways v parenchyma +uva_df = roi_average_matrix %>% + tibble::rownames_to_column("lipid") %>% + tidyr::pivot_longer(cols = -lipid, names_to = "ROI", values_to = "int") %>% + dplyr::left_join(y= distinct(sample_metadata %>% select(sample_ID, roi_label)), by = c("ROI" = "sample_ID"), keep=F) + + +ggplot(uva_df, aes(x=roi_label, col=roi_label, y = int)) + + geom_boxplot(fill="slateblue", alpha=0.2) + + facet_wrap(~lipid, scale="free") + + ylab("ng / pixel") + + theme(axis.title.x=element_blank(), + axis.text.x=element_blank(), + axis.ticks.x=element_blank(), + legend.position = "bottom") + +``` + + +## Multivariate stats + +In this example we perform PCA for the 6 lipids across all pixels in the 'all_pixel_matrix'. Note the analysis is more meaningful with a larger feature space. + +```{r, message=FALSE} +# PCA airways and parenchyma +msi_experiment = struct::DatasetExperiment(data=t(all_pixel_matrix), + sample_meta=sample_metadata, + variable_meta=feature_metadata %>% + select(-c("analyte.1", "precursor_mz.1", "product_mz.1", "name.1"))) + + +# Set up structToolbox workflow to perform PCA +pca_wf = + structToolbox::pareto_scale() + + structToolbox::PCA(number_components=2) + +# Apply the PCA workflow +apply_pca = model_apply(pca_wf, msi_experiment) + +# Plot PCA scores +scores_p = pca_scores_plot(factor_name="roi_label", + points_to_label = 'none') +chart_plot(scores_p,apply_pca[length(apply_pca)]) + + +``` + diff --git a/vignettes/example_MSI_workflow.html b/vignettes/example_MSI_workflow.html new file mode 100644 index 0000000..b53d59f --- /dev/null +++ b/vignettes/example_MSI_workflow.html @@ -0,0 +1,4429 @@ + + + + + + + + + + + + + + +Analysis and quantification of mass spectrometry imaging data + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + + +
+ + + +
+
+
+
+
+ +
+ + + + + + + +
+

Load packages and functions

+
library(structToolbox)
+library(quantMSImageR)
+library(Cardinal)
+library(dplyr)
+library(chemCal)
+library(ggplot2)
+library(DT)
+
+# Set paths
+data_path = system.file('extdata', package = 'quantMSImageR') # Path to test data
+
+# Set filenames
+ion_lib_fn = sprintf("%s/ion_library.txt", data_path)
+
+tissue_fn = "tissue_MRM_data"
+cal_fn = "cal_MRM_data"
+
+
+

Load files

+

Read MRM mass spectrometry imaging data files into R, using the +auto-generated Analyte 1.txt file. Optionally, write to imzML if +necessary to use with existing workflows for instance.

+
# Read tissue MRM files
+tissue = read_mrm(name = tissue_fn, folder = data_path, lib_ion_path = ion_lib_fn , polarity = "Positive")
+
+# Read calibration mix MRM files
+cal_mix =  read_mrm(name = cal_fn, folder = data_path, lib_ion_path = ion_lib_fn , polarity = "Positive")
+
+

Set common m/z axis

+

Set a common m/z axis for each data file, to enable merging of the +data downstream. This can be loaded from a .csv file with fixed headers +as shown.

+
cal_mix = setCommonAxis(MSIobjects = list(cal_mix), ref_object = tissue)[[1]]
+
+
+
+

Set regions of interest (ROIs)

+

Select ROIs in each MSI dataset. Here the ROIs are taken from .csv +files but are generated using the Cardinal::selectROI() tool.

+
+

Select calibration spikes

+

For each spot select the entire area, such that the amount of +standard can be divided by number of pixels to determine the average +amount per pixel. If standard addition approach to be used, create an +additional ROI on the surface away form the calibration spikes.

+

Can repeat these and average MULTIPLE CAL CURVES!!!!!!

+
#####
+## Image cal mix
+image(cal_mix, contrast.enhance="histogram")
+
+#####
+## ROI info stored for test data (usually generate manually with selectROI() shown below)
+cal_roi_df = read.csv(sprintf("%s/cal_rois.csv", data_path))
+cal2 = cal_roi_df$cal2
+cal3 = cal_roi_df$cal3
+cal4 = cal_roi_df$cal4
+cal5 = cal_roi_df$cal5
+cal6 = cal_roi_df$cal6
+cal7 = cal_roi_df$cal7
+background = cal_roi_df$background
+
+#####
+## Set cal levels for pixel metadata
+cal_levels = makeFactor(L2 = cal2, L3 = cal3, L4 = cal4,
+                        L5 = cal5, L6 = cal6, L7 = cal7,
+                        background = background)
+
+#####
+## Update pixel metadata
+pData(cal_mix)$sample_type = "Cal"
+pData(cal_mix)$replicate = "01"
+pData(cal_mix)$ROI = cal_levels
+pData(cal_mix)$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pData(cal_mix)$sample_type, pData(cal_mix)$replicate, pData(cal_mix)$ROI)
+pData(cal_mix)$roi_label = cal_levels
+
+DT::datatable(data.frame(pData(cal_mix)))
+
+ +
#####
+## Image cal mix labelled
+image(cal_mix, cal_levels~x*y, key=T)
+

+
+
+

Subset tissue

+

Select ROI around the tissue of interest from the MSI dataset.

+
#####
+## Image tissue
+image(tissue)
+
+#####
+## ROI of tissue selected from info stored in test data (usually generate manually with selectROI() shown below)
+tissue_pixel_df = read.csv(sprintf("%s/tissue_pixels.csv",data_path))
+tissue_pixels = tissue_pixel_df$tissue_pixels
+
+#####
+## subset tissue pixels
+tissue = tissue[, tissue_pixels]
+
+#####
+## Image tissue after subsetting
+image(tissue, mz = mz(tissue)[1], contrast.enhance="histogram",
+      superpose = FALSE, normalize.image = "linear")
+

+
+

Select tissue ROIs

+

In the subset tissue, select ROIs relating to distinct spatial +regions (e.g cell types).

+
#####
+## Image tissue
+image(tissue, mz = mz(tissue)[4], contrast.enhance="histogram",
+      superpose = FALSE, normalize.image = "linear")
+
+#####
+## tissue ROI info stored for test data (usually generate manually with selectROI() shown below)
+tissue_roi_df = read.csv(sprintf("%s/tissue_rois.csv",data_path))
+tissue_roi1 = tissue_roi_df$tissue_roi1 # Airways
+tissue_roi2 = tissue_roi_df$tissue_roi2 # Airways
+tissue_roi3 = tissue_roi_df$tissue_roi3 # Airways
+tissue_roi4 = tissue_roi_df$tissue_roi4 # Airways
+tissue_roi5 = tissue_roi_df$tissue_roi5 # Airways
+tissue_roi6 = tissue_roi_df$tissue_roi6 # Parenchyma
+tissue_roi7 = tissue_roi_df$tissue_roi7 # Parenchyma
+tissue_roi8 = tissue_roi_df$tissue_roi8 # Parenchyma
+tissue_roi9 = tissue_roi_df$tissue_roi9 # Parenchyma
+tissue_roi10 = tissue_roi_df$tissue_roi10 # Parenchyma
+roi_label = tissue_roi_df$roi_label
+
+#####
+## Set tissue ROIs for pixel metadata
+tissue_rois = makeFactor(roi1 = tissue_roi1, roi2 = tissue_roi2, roi3 = tissue_roi3,
+                         roi4 = tissue_roi4, roi5 = tissue_roi5, roi6 = tissue_roi6,
+                         roi7 = tissue_roi7, roi8 = tissue_roi8, roi9 = tissue_roi9,
+                         roi10 = tissue_roi10)
+
+#####
+## Update pixel metadata
+pData(tissue)$sample_type = "Tissue"
+pData(tissue)$replicate = "01"
+pData(tissue)$ROI = tissue_rois
+pData(tissue)$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pData(tissue)$sample_type, pData(tissue)$replicate, pData(tissue)$ROI)
+pData(tissue)$roi_label = roi_label
+
+DT::datatable(data.frame(pData(tissue)))
+
+ +
#####
+## Image tissue labelled
+image(tissue, tissue_rois~x*y, key=T)
+

+
+
+
+
+

Normalise to internal standard

+

Normalise each ion intensity to the intensity of the IS (if present), +to account for variance in the instrument performance and extraction of +analytes form the surface (the latter depending on how the IS is +introduced).

+
+

Merge calibration and tissue data

+

Combine all calibration and tissue MSI datasets into a single study +dataset (mz axes and pixel metadata headers must match).

+
# Combine data
+msi_combined = as( cbind(cal_mix, tissue),
+                   'MSContinuousImagingExperiment')
+
+msi_combined = as(msi_combined,
+                  "quant_MSImagingExperiment")
+
+# Set NA values to 0
+msi_combined_NA = zero2na(MSIobject = msi_combined)
+
+# Remove m/z values from experiment with no data
+msi_combined_mz = remove_blank_mzs(MSIobject = msi_combined_NA)
+msi_combined_mz
+
## An object of class 'quant_MSImagingExperiment'
+##   <6 feature, 86132 pixel> imaging dataset
+##     imageData(1): intensity
+##     featureData(8): analyte precursor_mz ... product_mz name
+##     pixelData(5): sample_type replicate ROI sample_ID roi_label
+##     run(2): cal_MRM_data tissue_MRM_data
+##     raster dimensions: 719 x 263
+##     coord(2): x = 1..719, y = 1..263
+##     mass range: 1 to 6 
+##     centroided: FALSE
+
+
+

Normalise to IS

+
# Normalise intensity value to IS (if present)
+msi_combined_response = int2response(MSIobject = msi_combined_mz)
+
## [1] "No IS in this study so normalisation skipped"
+
+
+
+

Quantification

+

Determine the concentration (ng/pixel) at the surface of the tissue +samples, based on the claibration data.

+
+

create calibration curves - ng/pixel

+

Calculate the mean response or intensity per pixel for the ROI at +each calibration level across all calibration replicates.

+
# Average the response (response/pixel) for each calibration spot
+msi_combined_sumCal = summarise_cal_levels(MSIobject = msi_combined_response,
+                                     cal_label = "Cal")
+
+# Pixel per calibration spot
+DT::datatable(data.frame(msi_combined_sumCal@calibrationInfo@pixels_per_level))
+
+ +
# Response per pixel
+DT::datatable(msi_combined_sumCal@calibrationInfo@response_per_pixel)
+
+ +

Create a linear model for each m/z across all concentration spikes. +The linear model will show intensity or response v concentration, where +concentration is ng/pixel.

+
# Read in calibration metadata
+cal_metadata = read.csv(sprintf("%s/calibration_metadata.csv",data_path))
+msi_combined_sumCal@calibrationInfo@cal_metadata = cal_metadata
+
+DT::datatable(data.frame(msi_combined_sumCal@calibrationInfo@cal_metadata))
+
+ +
#Generate calibration curves using either calibration or standard addition approach (depending on how data was generated)
+msi_combined_calList = create_cal_curve(MSIobject = msi_combined_sumCal,
+                            cal_type = "cal")
+
+msi_combined_calList@calibrationInfo@cal_list
+
## $`1`
+## 
+## Call:
+## lm(formula = int ~ ng_per_pixel, data = temp_df, na.action = na.exclude)
+## 
+## Coefficients:
+##  (Intercept)  ng_per_pixel  
+##       3795.1         244.8  
+## 
+## 
+## $`2`
+## 
+## Call:
+## lm(formula = int ~ ng_per_pixel, data = temp_df, na.action = na.exclude)
+## 
+## Coefficients:
+##  (Intercept)  ng_per_pixel  
+##      127.714         6.413  
+## 
+## 
+## $`3`
+## 
+## Call:
+## lm(formula = int ~ ng_per_pixel, data = temp_df, na.action = na.exclude)
+## 
+## Coefficients:
+##  (Intercept)  ng_per_pixel  
+##        86.30         14.72  
+## 
+## 
+## $`4`
+## 
+## Call:
+## lm(formula = int ~ ng_per_pixel, data = temp_df, na.action = na.exclude)
+## 
+## Coefficients:
+##  (Intercept)  ng_per_pixel  
+##       19.310         4.633  
+## 
+## 
+## $`5`
+## 
+## Call:
+## lm(formula = int ~ ng_per_pixel, data = temp_df, na.action = na.exclude)
+## 
+## Coefficients:
+##  (Intercept)  ng_per_pixel  
+##        10820          2316  
+## 
+## 
+## $`6`
+## 
+## Call:
+## lm(formula = int ~ ng_per_pixel, data = temp_df, na.action = na.exclude)
+## 
+## Coefficients:
+##  (Intercept)  ng_per_pixel  
+##        21.89          4.13
+
#r2 values for each calibration
+DT::datatable(data.frame(msi_combined_calList@calibrationInfo@r2_df))
+
+ +
+
+

Quantify analyte concentrations at tissue surface

+

Use linear models to predict the concentration (ng/pixel) of analyte +at the surface of all tissue data in the combined MSI dataset.

+
# Quantify analyte conc. in tissue
+msi_tissue_concs = int2conc(MSIobject = msi_combined_calList,
+                        cal_label = "Cal")
+
+image(msi_tissue_concs, mz = mz(msi_tissue_concs)[1], contrast.enhance="histogram",
+      superpose = FALSE,  normalize.image = "none")
+

+
+
+
+

Statistical analysis

+

Statistical analyses will be study dependent, however to make the +data compatible with more standard omics approaches a matrix (rows = +m/z, cols = ROI label) can be output with the associated metadata about +each ROI.

+

The examples here lack statistical power and feature space for MVA, +but show how these tools work for larger MSI datasets.

+
+

Extract average concentration (or response) information

+
# Extract the average amount per pixel at each ROI in tissue (stored in the S4 object)
+msi_tissue_dfs <- createMSIDatamatrix(MSIobject = msi_tissue_concs, roi_header = "ROI")
+
+# Data matrix with average concentration over ROI for each lipid
+roi_average_matrix = msi_tissue_dfs@tissueInfo@roi_average_matrix
+DT::datatable(roi_average_matrix)
+
+ +
# Data matrix with concentration per pixel for entire sample for each lipid
+all_pixel_matrix = msi_tissue_dfs@tissueInfo@all_pixel_matrix
+DT::datatable(all_pixel_matrix)
+
+ +
# Data pertaining to sample and pixel (including ROI) metadata
+sample_metadata = msi_tissue_dfs@tissueInfo@sample_metadata
+DT::datatable(sample_metadata)
+
+ +
# Data pertaining to feature metadata
+feature_metadata = data.frame(fData(msi_tissue_dfs))
+DT::datatable(feature_metadata %>% select(-c("analyte.1", "precursor_mz.1", "product_mz.1", "name.1")))
+
+ +
# R2 values in the linear calibration
+cal_r2_df = msi_combined_calList@calibrationInfo@r2_df
+
+
+

Perform correlation analysis

+

In this example we check how the different transitions of +SM(d18:1/16:0) correlate as well as to the other C16 sphingolipids

+
# Correlation analysis
+corr_df = colocalized(msi_tissue_concs, mz = 4)
+DT::datatable(data.frame(corr_df) %>% select(-c("analyte.1", "precursor_mz.1", "product_mz.1", "name.1")))
+
+ +
+
+

Univariate stats

+

In this example we generate boxplots for each lipid between different +tissue types, from the ‘roi_average_matrix’. Note n=2 ROIs per tissue +type from the same tissue section

+
# Boxplot of airways v parenchyma
+uva_df = roi_average_matrix %>%
+  tibble::rownames_to_column("lipid") %>%
+  tidyr::pivot_longer(cols = -lipid, names_to = "ROI", values_to = "int") %>%
+  dplyr::left_join(y= distinct(sample_metadata %>% select(sample_ID,  roi_label)), by = c("ROI" = "sample_ID"), keep=F)
+
+
+ggplot(uva_df, aes(x=roi_label, col=roi_label, y = int)) + 
+  geom_boxplot(fill="slateblue", alpha=0.2) +
+  facet_wrap(~lipid, scale="free") + 
+  ylab("ng / pixel") +
+  theme(axis.title.x=element_blank(),
+        axis.text.x=element_blank(),
+        axis.ticks.x=element_blank(),
+        legend.position = "bottom")
+

+
+
+

Multivariate stats

+

In this example we perform PCA for the 6 lipids across all pixels in +the ‘all_pixel_matrix’. Note the analysis is more meaningful with a +larger feature space.

+
# PCA airways and parenchyma
+msi_experiment = struct::DatasetExperiment(data=t(all_pixel_matrix),
+                                           sample_meta=sample_metadata,
+                                           variable_meta=feature_metadata %>%
+                                             select(-c("analyte.1", "precursor_mz.1", "product_mz.1", "name.1")))
+
+
+# Set up structToolbox workflow to perform PCA
+pca_wf =
+  structToolbox::pareto_scale() +
+  structToolbox::PCA(number_components=2)
+
+# Apply the PCA workflow
+apply_pca = model_apply(pca_wf, msi_experiment)
+
+# Plot PCA scores
+scores_p = pca_scores_plot(factor_name="roi_label",
+                           points_to_label = 'none')
+chart_plot(scores_p,apply_pca[length(apply_pca)])
+

+
+
+ + + +
+
+ +
+ + + + + + + + + + + + + + + + diff --git a/vignettes/test_wf.html b/vignettes/test_wf.html deleted file mode 100644 index 8be7c6a..0000000 --- a/vignettes/test_wf.html +++ /dev/null @@ -1,2109 +0,0 @@ - - - - - - - - - - - - - - -Analysis and quantification of mass spectrometry imaging data - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - -
- - - -
-
-
-
-
- -
- - - - - - - -
-

Load packages and functions

-
library(quantMSImageR)
-
## Warning: package 'S4Vectors' was built under R version 4.3.1
-
## Warning: package 'dplyr' was built under R version 4.3.1
-
## Warning: package 'chemCal' was built under R version 4.3.1
-
## Warning: replacing previous import 'Cardinal::slice' by 'dplyr::slice' when
-## loading 'quantMSImageR'
-
## Warning: replacing previous import 'Cardinal::combine' by 'dplyr::combine' when
-## loading 'quantMSImageR'
-
library(Cardinal)
-library(dplyr)
-library(chemCal)
-
-#.libPaths()
-
-# Set paths
-base_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR"
-#base_path = "C:MSI/quant_MSImageR"
-data_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR/data" 
-#data_path = "C:MSI/quant_MSImageR/data"
-out_path = "C:/Users/matsmi/OneDrive - Karolinska Institutet/Dokument/MSI/quantMSImageR/results"
-#out_path = "C:MSI/quant_MSImageR/results"
-
-
-

Load files

-

Read imzML mass spectrometry imaging data files into R, using -Cardinal package and generate ion images to view the data.

-
cal_mix = Cardinal::readImzML(name = "2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1", 
-                              folder = data_path)
-tissue = Cardinal::readImzML(name = "2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1",
-                             folder = data_path)
-
-

Set common m/z axis

-

Set a common m/z axis for each data file, to enable merging of the -data downstream. This can be loaded from a .csv file with fixed headers -as shown.

-
-

Calibration MSI data

-
# Import mz_axes df (including IS info)
-mz_df = read.csv(sprintf("%s/mz_axes.csv",data_path))
-mz_df
-
##     cal_mzs tissue_mzs analyte mz_name
-## 1  260.0000   299.0000 analyte       1
-## 2  287.4840   315.6856 analyte       2
-## 3  317.8732   333.3024 analyte       3
-## 4  351.4748   351.9023 analyte       4
-## 5  388.6284   371.5402 analyte       5
-## 6  429.7093   392.2739 analyte       6
-## 7  475.1328   414.1647 analyte       7
-## 8  525.3580   437.2770 analyte       8
-## 9  580.8923   461.6792 analyte       9
-## 10 642.2970   487.4431 analyte      10
-## 11 710.1927   514.6448 analyte      11
-## 12 785.2654   543.3645 analyte      12
-## 13       NA   573.6868 analyte      13
-## 14       NA   605.7013 analyte      14
-## 15       NA   639.5024 analyte      15
-## 16       NA   675.1897 analyte      16
-## 17       NA   712.8685 analyte      17
-## 18       NA   752.6500 analyte      18
-## 19       NA   794.6515 analyte      19
-
cal_matrix = as.matrix(spectra(cal_mix))
-cal_matrix = rbind(cal_matrix,
-                   matrix(ncol = ncol(cal_matrix),
-                          nrow = nrow(mz_df) - nrow(cal_matrix)))
-
-cal_mix = MSImagingExperiment(imageData=cal_matrix,
-                           featureData=MassDataFrame(mz=mz_df$mz_name,
-                                                     analyte = mz_df$analyte,
-                                                     cal_mz = as.numeric(mz_df$cal_mzs)),
-                           pixelData=pData(cal_mix))
-
-
-

Tissue MSI data

-
tissue_matrix = as.matrix(spectra(tissue))
-tissue_matrix = rbind(tissue_matrix,
-                   matrix(ncol = ncol(tissue_matrix),
-                          nrow = nrow(mz_df) - nrow(tissue_matrix)))
-
-tissue = MSImagingExperiment(imageData=tissue_matrix,
-                           featureData=MassDataFrame(mz=mz_df$mz_name,
-                                                     analyte = mz_df$analyte,
-                                                     tissue_mz = as.numeric(mz_df$tissue_mzs)),
-                           pixelData=pData(tissue))
-
-
-
-
-

Set regions of interest (ROIs)

-

Select ROIs in each MSI dataset.

-
-

Select calibration spikes

-

For each spot select the entire area, such that the amount of -standard can be divided by number of pixels to determine the average -amount per pixel. If standard addition approach to be used, create an -additional ROI on the surface away form the calibration spikes.

-
# Set ROIs around calibration levels
-cal_roi_df = read.csv(sprintf("%s/cal_rois.csv",data_path))
-
-# Set cal levels
-#cal1 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram")
-cal1 = cal_roi_df$cal1
-#image(cal_mix, cal1~x*y, key=T)
-
-#cal2 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram")
-cal2 = cal_roi_df$cal2
-#image(cal_mix, cal2~x*y, key=T)
-
-#cal3 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram")
-cal3 = cal_roi_df$cal3
-#image(cal_mix, cal3~x*y, key=T)
-
-#cal4 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram")
-cal4 = cal_roi_df$cal4
-#image(cal_mix, cal4~x*y, key=T)
-
-#cal5 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[2], contrast.enhance="histogram")
-cal5 = cal_roi_df$cal5
-#image(cal_mix, cal5~x*y, key=T)
-
-#cal6 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[2], contrast.enhance="histogram")
-cal6 = cal_roi_df$cal6
-#image(cal_mix, cal6~x*y, key=T)
-
-# Away from cal mix for standard addition - background
-#cal7 <- selectROI(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[1], contrast.enhance="histogram")
-cal7 = cal_roi_df$cal7
-#image(cal_mix, cal7~x*y, key=T)
-
-cal_levels = makeFactor(L1 = cal1, L2 = cal2, L3 = cal3,
-           L4 = cal4, L5 = cal5, L6 = cal6, L7 = cal7)
-
-# Update pixel metadata
-pData(cal_mix)$sample_type = "Cal"
-pData(cal_mix)$replicate = "01"
-pData(cal_mix)$ROI = cal_levels
-pData(cal_mix)$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pData(cal_mix)$sample_type, pData(cal_mix)$replicate, pData(cal_mix)$ROI)
-pData(cal_mix)
-
## PositionDataFrame with 115663 rows and 4 columns
-##                                              :run:   coord:x   coord:y
-##                                           <factor> <integer> <integer>
-## 1      2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1         1         1
-## 2      2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1         2         1
-## 3      2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1         3         1
-## 4      2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1         4         1
-## 5      2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1         5         1
-## ...                                            ...       ...       ...
-## 115659 2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1       951       121
-## 115660 2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1       952       121
-## 115661 2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1       953       121
-## 115662 2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1       954       121
-## 115663 2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1       955       121
-##        sample_type   replicate      ROI    sample_ID
-##        <character> <character> <factor>  <character>
-## 1              Cal          01       NA Cal_rep01_NA
-## 2              Cal          01       NA Cal_rep01_NA
-## 3              Cal          01       NA Cal_rep01_NA
-## 4              Cal          01       NA Cal_rep01_NA
-## 5              Cal          01       NA Cal_rep01_NA
-## ...            ...         ...      ...          ...
-## 115659         Cal          01       NA Cal_rep01_NA
-## 115660         Cal          01       NA Cal_rep01_NA
-## 115661         Cal          01       NA Cal_rep01_NA
-## 115662         Cal          01       NA Cal_rep01_NA
-## 115663         Cal          01       NA Cal_rep01_NA
-
# Image cal mix
-image(cal_mix, mz = mz(cal_mix)[2], contrast.enhance="histogram")
-image(cal_mix, cal_levels~x*y, key=T)
-

-
-
-

Subset tissue

-

Select ROI around the tissue of interest from the MSI dataset.

-
tissue_pixel_df = read.csv(sprintf("%s/tissue_pixels.csv",data_path))
-
-image(tissue)
-
-# Subset tissue pixels
-#tissue_pixels = selectROI(tissue, contrast.enhance="histogram")
-tissue_pixels = tissue_pixel_df$tissue_pixels
-tissue = tissue[, tissue_pixels]
-
-# Image tissue before and after subsetting
-image(tissue, mz = mz(tissue)[1], contrast.enhance="histogram",
-      superpose = FALSE, normalize.image = "linear")
-

-
-

Select tissue ROIs

-

In the subset tissue, select ROIs relating to distinct spatial -regions (e.g cell types).

-
tissue_roi_df = read.csv(sprintf("%s/tissue_rois.csv",data_path))
-
-#tissue_roi1 <- selectROI(tissue, mz = mz(tissue)[2], contrast.enhance="histogram")
-tissue_roi1 = tissue_roi_df$tissue_roi1
-#image(tissue, tissue_roi1~x*y, key=T)
-
-#tissue_roi2 <- selectROI(tissue, mz = mz(tissue)[2], contrast.enhance="histogram")
-tissue_roi2 = tissue_roi_df$tissue_roi2
-#image(tissue, tissue_roi2~x*y, key=T)
-
-#tissue_roi3 <- selectROI(tissue, mz = mz(tissue)[2], contrast.enhance="histogram")
-tissue_roi3 = tissue_roi_df$tissue_roi3
-#image(tissue, tissue_roi3~x*y, key=T)
-
-#tissue_roi4 <- selectROI(tissue, mz = mz(tissue)[2], contrast.enhance="histogram")
-tissue_roi4 = tissue_roi_df$tissue_roi4
-#image(tissue, tissue_roi4~x*y, key=T)
-
-#tissue_roi5 <- selectROI(tissue, mz = mz(tissue)[2], contrast.enhance="histogram")
-tissue_roi5 = tissue_roi_df$tissue_roi5
-#image(tissue, tissue_roi5~x*y, key=T)
-
-#tissue_roi6 <- selectROI(tissue, mz = mz(tissue)[2], contrast.enhance="histogram")
-tissue_roi6 = tissue_roi_df$tissue_roi6
-#image(tissue, tissue_roi6~x*y, key=T)
-
-tissue_rois = makeFactor(roi1 = tissue_roi1, roi2 = tissue_roi2, roi3 = tissue_roi3,
-                        roi4 = tissue_roi4, roi5 = tissue_roi5, roi6 = tissue_roi6)
-
-# Update pixel metadata
-pData(tissue)$sample_type = "Tissue"
-pData(tissue)$replicate = "01"
-pData(tissue)$ROI = tissue_rois
-pData(tissue)$sample_ID = sprintf("%s_rep%s_%s", pData(tissue)$sample_type, pData(tissue)$replicate, pData(tissue)$ROI)
-pData(tissue)
-
## PositionDataFrame with 19499 rows and 4 columns
-##                                             :run:   coord:x   coord:y
-##                                          <factor> <integer> <integer>
-## 1     2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1       121        17
-## 2     2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1       122        17
-## 3     2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1       123        17
-## 4     2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1       124        17
-## 5     2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1       125        17
-## ...                                           ...       ...       ...
-## 19495 2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1       111       168
-## 19496 2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1       112       168
-## 19497 2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1       113       168
-## 19498 2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1       114       168
-## 19499 2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1       115       168
-##       sample_type   replicate      ROI       sample_ID
-##       <character> <character> <factor>     <character>
-## 1          Tissue          01       NA Tissue_rep01_NA
-## 2          Tissue          01       NA Tissue_rep01_NA
-## 3          Tissue          01       NA Tissue_rep01_NA
-## 4          Tissue          01       NA Tissue_rep01_NA
-## 5          Tissue          01       NA Tissue_rep01_NA
-## ...           ...         ...      ...             ...
-## 19495      Tissue          01       NA Tissue_rep01_NA
-## 19496      Tissue          01       NA Tissue_rep01_NA
-## 19497      Tissue          01       NA Tissue_rep01_NA
-## 19498      Tissue          01       NA Tissue_rep01_NA
-## 19499      Tissue          01       NA Tissue_rep01_NA
-
# Image
-image(tissue, mz = mz(tissue)[1], contrast.enhance="histogram",
-      superpose = FALSE, normalize.image = "linear")
-image(tissue, tissue_rois~x*y, key=T)
-

-
-
-
-
-

Normalise to internal standard (IS)

-

Normalise each ion intensity to the intensity of the IS (if present), -to account for variance in the instrument performance and extraction of -analytes form the surface (the latter depending on how the IS is -introduced).

-
-

Merge calibration and tissue data

-

Combine all calibration and tissue MSI datasets into a single study -dataset (mz axes and pixel metadata headers must match).

-
# Combine data
-msi_combined = as( cbind(cal_mix, tissue),
-                   'MSContinuousImagingExperiment')
-
-msi_combined = as(msi_combined,
-                  "quant_MSImagingExperiment")
-
-# Set NA values to 0
-msi_combined_NA = zero2na(MSIobject = msi_combined)
-
## [1] "all intensities are 0 for m/z 13. Making NA."
-## [1] "all intensities are 0 for m/z 14. Making NA."
-## [1] "all intensities are 0 for m/z 15. Making NA."
-## [1] "all intensities are 0 for m/z 16. Making NA."
-## [1] "all intensities are 0 for m/z 17. Making NA."
-## [1] "all intensities are 0 for m/z 18. Making NA."
-
msi_combined_NA
-
## An object of class 'quant_MSImagingExperiment'
-##   <19 feature, 135162 pixel> imaging dataset
-##     imageData(1): intensity
-##     featureData(4): analyte cal_mz analyte tissue_mz
-##     pixelData(4): sample_type replicate ROI sample_ID
-##     run(2): 2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1
-##         2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1
-##     raster dimensions: 956 x 168
-##     coord(2): x = 1..956, y = 1..168
-##     mass range:  1 to 19 
-##     centroided: FALSE
-
# Remove m/z values from experiment with no data
-msi_combined_mz = remove_blank_mzs(MSIobject = msi_combined_NA)
-msi_combined_mz
-
## An object of class 'quant_MSImagingExperiment'
-##   <13 feature, 135162 pixel> imaging dataset
-##     imageData(1): intensity
-##     featureData(4): analyte cal_mz analyte tissue_mz
-##     pixelData(4): sample_type replicate ROI sample_ID
-##     run(2): 2021_05_26_6_mix_dil_slide-01_02_50um_pos_1
-##         2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1
-##     raster dimensions: 956 x 168
-##     coord(2): x = 1..956, y = 1..168
-##     mass range:  1 to 19 
-##     centroided: FALSE
-
-
-

Normalise to IS

-
# Normalise intensity value to IS (if present)
-msi_combined_response = int2response(MSIobject = msi_combined_mz)
-
## [1] "No IS in this study so normalisation skipped"
-
-
-
-

Quantification

-

Determine the concentration (ng/pixel) at the surface of the tissue -samples, based on the claibration data.

-
-

create calibration curves - ng/pixel

-

Calculate the mean response or intensity per pixel for the ROI at -each calibration level across all calibration replicates.

-
# Average the response (response/pixel) for each calibration spot
-msi_combined_sumCal = summarise_cal_levels(MSIobject = msi_combined_response,
-                                     cal_label = "Cal")
-
-head(msi_combined_sumCal@calibrationInfo@response_per_pixel)
-
##   Cal_rep01_L7 Cal_rep01_L2 Cal_rep01_L1 Cal_rep01_L3 Cal_rep01_L4 Cal_rep01_L6
-## 1     6.324561     745.5069     3327.018     45.41559    13.890591     6.289719
-## 2     2.248746    3301.2975    20096.952    175.87790    29.312700     3.294203
-## 3     2.248746     284.2549     1727.877     14.27114     5.049826     3.031784
-## 4          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN          NaN
-## 5     4.199798    7317.3405    34398.881    399.38241    63.104029     3.325822
-## 6     5.970262    1803.6526     8553.992    101.24795    20.608476     5.415844
-##   Cal_rep01_L5
-## 1     5.564882
-## 2     4.240237
-## 3     3.517798
-## 4          NaN
-## 5     5.785408
-## 6     4.096255
-
head(msi_combined_sumCal@calibrationInfo@pixels_per_level)
-
## $Cal_rep01_L7
-## [1] 388
-## 
-## $Cal_rep01_L2
-## [1] 486
-## 
-## $Cal_rep01_L1
-## [1] 1000
-## 
-## $Cal_rep01_L3
-## [1] 499
-## 
-## $Cal_rep01_L4
-## [1] 399
-## 
-## $Cal_rep01_L6
-## [1] 368
-

Create a linear model for each m/z across all concentration spikes. -The linear model will show intensity or response v concentration, where -concentration is ng/pixel.

-
# Read in calibration metadata
-cal_metadata = read.csv(sprintf("%s/calibration_metadata.csv",data_path))
-msi_combined_sumCal@calibrationInfo@cal_metadata = cal_metadata
-
-#Generate calibration curves using standard addition (to find background conc. and remove)
-msi_combined_calList = create_cal_curve(MSIobject = msi_combined_sumCal,
-                            cal_type = "std_addition")
-
-head(msi_combined_calList@calibrationInfo@cal_list)
-
## $`1`
-## 
-## Call:
-## lm(formula = int ~ ng_per_pixel, data = temp_df, na.action = na.exclude)
-## 
-## Coefficients:
-##  (Intercept)  ng_per_pixel  
-##   -8.594e-14     3.328e+05  
-## 
-## 
-## $`2`
-## 
-## Call:
-## lm(formula = int ~ ng_per_pixel, data = temp_df, na.action = na.exclude)
-## 
-## Coefficients:
-##  (Intercept)  ng_per_pixel  
-##    6.875e-13     2.011e+06  
-## 
-## 
-## $`3`
-## 
-## Call:
-## lm(formula = int ~ ng_per_pixel, data = temp_df, na.action = na.exclude)
-## 
-## Coefficients:
-##  (Intercept)  ng_per_pixel  
-##   -4.297e-14     1.727e+05  
-## 
-## 
-## $`4`
-## [1] "NO DATA"
-## 
-## $`5`
-## 
-## Call:
-## lm(formula = int ~ ng_per_pixel, data = temp_df, na.action = na.exclude)
-## 
-## Coefficients:
-##  (Intercept)  ng_per_pixel  
-##   -1.375e-12     3.447e+06  
-## 
-## 
-## $`6`
-## 
-## Call:
-## lm(formula = int ~ ng_per_pixel, data = temp_df, na.action = na.exclude)
-## 
-## Coefficients:
-##  (Intercept)  ng_per_pixel  
-##    1.719e-13     8.566e+05
-
#r2 values for each calibration
-head(msi_combined_calList@calibrationInfo@r2_df)
-
##     mz        r2
-## 1    1 0.9995924
-## 2    2 0.9982655
-## 3    3 0.9981614
-## 4 <NA>        NA
-## 5    5 0.9998600
-## 6    6 0.9998890
-
# calibration metadata
-head(msi_combined_sumCal@calibrationInfo@cal_metadata)
-
##         sample amount_ng level
-## 1 Cal_rep01_L1     1e+01    L1
-## 2 Cal_rep01_L2     1e+00    L2
-## 3 Cal_rep01_L3     1e-01    L3
-## 4 Cal_rep01_L4     1e-02    L4
-## 5 Cal_rep01_L5     1e-03    L5
-## 6 Cal_rep01_L6     1e-04    L6
-
-
-

Quantify analyte concentrations at tissue surface

-

Use linear models to predict the concentration (ng/pixel) of analyte -at the surface of all tissue data in the combined MSI dataset.

-
# Quantify analyte conc. in tissue
-msi_tissue_concs = int2conc(MSIobject = msi_combined_calList,
-                        cal_label = "Cal")
-
## [1] "No calibration curve fo m/z 4"
-## [1] "No calibration curve fo m/z 11"
-## [1] "No calibration curve fo m/z 13"
-
image(msi_tissue_concs, mz = mz(msi_tissue_concs)[1], contrast.enhance="histogram",
-      superpose = FALSE,  normalize.image = "none")
-

-
# Save progress
-save.image(sprintf("%s/processed.RData", out_path))
-
-
-
-

Statistical analysis

-
-

Extract average conc. info

-

Statistical analyses will be study dependent, however to make the -data compatible with more standard omics approaches this code chunk -generates a matrix (rows = m/z, cols = ROI label) as well as outputting -the associated metadata about each ROI.

-
# Extract the average amount per pixel at each ROI in tissue
-msi_tissue_dfs <- createMSIDatamatrix(MSIobject = msi_tissue_concs)
-
-conc_matrix = msi_tissue_dfs@tissueInfo@conc_matrix
-sample_metadata = msi_tissue_dfs@tissueInfo@sample_metadata
-feature_metadata = data.frame(fData(msi_tissue_dfs))
-cal_r2_df = msi_combined_calList@calibrationInfo@r2_df
-
-conc_matrix
-
##    Tissue_rep01_roi1 Tissue_rep01_roi2 Tissue_rep01_roi3 Tissue_rep01_roi4
-## 1       5.610865e-01      6.206375e-01      5.101322e-01      4.428953e-01
-## 2       1.021252e-01      1.051057e-01      9.752705e-02      8.514610e-02
-## 3       7.046082e-01      6.226944e-01      6.650559e-01      6.572088e-01
-## 5       4.251569e-02      3.863663e-02      4.231177e-02      3.491709e-02
-## 6       2.189004e+00      1.875087e+00      2.035545e+00      1.938493e+00
-## 7       1.139277e+00      1.077833e+00      1.136416e+00      1.140128e+00
-## 8      -1.876934e-18     -1.876934e-18     -1.876934e-18     -1.876934e-18
-## 9      -4.760304e+01     -6.204755e+01     -4.941688e+01     -3.733550e+01
-## 10      1.210454e+01      1.403659e+01      1.200121e+01      9.508059e+00
-## 12     -8.781444e-18     -8.781444e-18     -8.781444e-18     -8.781444e-18
-##    Tissue_rep01_roi6 Tissue_rep01_roi5
-## 1       4.477861e-01      5.083707e-01
-## 2       8.221838e-02      9.138539e-02
-## 3       5.612382e-01      6.538656e-01
-## 5       3.397594e-02      3.679583e-02
-## 6       1.596478e+00      1.943194e+00
-## 7       1.082457e+00      1.135011e+00
-## 8      -1.876934e-18     -1.876934e-18
-## 9      -3.779149e+01     -4.363022e+01
-## 10      9.597258e+00      1.065910e+01
-## 12     -8.781444e-18     -8.781444e-18
-
head(sample_metadata)
-
##   pixel_ind                                         run   x  y sample_type
-## 1         1 2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1 116 27      Tissue
-## 2         2 2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1 117 27      Tissue
-## 3         3 2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1 114 28      Tissue
-## 4         4 2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1 115 28      Tissue
-## 5         5 2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1 116 28      Tissue
-## 6         6 2120_05_27_Cassettedosed_Liver_2Hrs_MRM01_1 117 28      Tissue
-##   replicate  ROI         sample_ID
-## 1        01 roi1 Tissue_rep01_roi1
-## 2        01 roi1 Tissue_rep01_roi1
-## 3        01 roi1 Tissue_rep01_roi1
-## 4        01 roi1 Tissue_rep01_roi1
-## 5        01 roi1 Tissue_rep01_roi1
-## 6        01 roi1 Tissue_rep01_roi1
-
head(feature_metadata)
-
##   mz analyte   cal_mz analyte.1 tissue_mz
-## 1  1 analyte 260.0000   analyte  299.0000
-## 2  2 analyte 287.4840   analyte  315.6856
-## 3  3 analyte 317.8732   analyte  333.3024
-## 4  5 analyte 388.6284   analyte  371.5402
-## 5  6 analyte 429.7093   analyte  392.2739
-## 6  7 analyte 475.1328   analyte  414.1647
-
head(cal_r2_df)
-
##     mz        r2
-## 1    1 0.9995924
-## 2    2 0.9982655
-## 3    3 0.9981614
-## 4 <NA>        NA
-## 5    5 0.9998600
-## 6    6 0.9998890
-
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-

Univariate stats

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Multivariate stats

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