Bioconductor Package 'baseline'

• http://www.jpo.go.jp/shiryou/s_sonota/hyoujun_gijutsu/mass/2-4-1.pdf　に理論の概要は記載されている
• GCMSデータに適用するには、縦軸がm/z、横軸がRetention Time、数値がIntensityのマトリックスのinputを作成してから、baseline関数を使用

library(baseline)
library(reshape2)
current_directory="XXX"   #適宜設定
setwd(current_directory)
files <- list.files(path=current_directory,pattern="jdx$")
#今回はjcapmファイルを使用
#jcampファイルはRETENTION_TIME,m/z,Intensityの3列と想定
mat <- NULL
matcor <- NULL

for (j in 1:length(files)) {
  dat <- read.table(files[[j]],header=TRUE)
  dat <- dat[,-5] #必要に応じて不要な行を削除
  
#Reshape2のacastでマトリックス化。引数marginsは小計を含むか否かを示す
  mat[[j]] <- acast(melt(dat,id.var=c("m_z","RETENTION_TIME"),
                         measure.var="Intensity"),
                    m_z ~ RETENTION_TIME, sum, margins = FALSE)

  print(paste("j =",j,"reshaping is done"))
  
  bc.irls <- baseline(mat[[j]][,,drop=FALSE],method="irls")
  matcor[[j]] <- bc.irls@corrected　#baseline補正後のマトリックス
  print(paste("j =",j,"baseline correction is done"))
  
  write.table(matcor[[j]],file=paste(files[[j]],".txt",sep=""),
              row.names=TRUE,col.names=TRUE,sep="\t") #保存
  print(paste("j =",j,"is done"))
  print(paste("size of matcor[[",j,"]] =",
              nrow(matcor[[j]]),
              ncol(matcor[[j]])))
}