主要观点总结
该文档介绍了如何使用 R 语言中的 massdataset 包来创建 mass_dataset 类对象，并从中提取数据。文档首先描述了如何将 mzMine 或 MS-DIAL 的特征表转换为 mass_dataset 类。接着，文档解释了如何使用 extract_xxx() 函数和 slot() 函数从 mass_dataset 类对象中提取数据。文档还介绍了相对标准偏差（RSD）的概念和用途，以及如何使用 process_info 来查看处理信息，并将其输出为 HTML 格式。
关键观点总结
关键观点1: 转换特征表为 mass_dataset 类
文档介绍了如何将 mzMine 或 MS-DIAL 的特征表转换为 mass_dataset 类，以便进行进一步的数据处理和分析。
关键观点2: 提取数据
文档描述了如何使用 extract_xxx() 函数和 slot() 函数从 mass_dataset 类对象中提取数据，包括样品信息、特征信息、注释信息等。
关键观点3: 相对标准偏差（RSD）
文档解释了相对标准偏差的概念和用途，以及如何在数据分析和质量控制中使用它。
关键观点4: 查看处理信息
文档介绍了如何使用 process_info 来查看处理信息，并将其输出为 HTML 格式，以便了解对象进行了哪些处理步骤和参数。
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第三部分 使用其他工具创建 mass_dataset 类 如果你不想使用 massprocesser 进行原始数据处理，你完全可以使用其他工具（如 mzMine 或 MS-DIAL）。然后你可以使用 massdataset 包中的函数将这些工具的结果转换为 mass_dataset 类。 mzMine 特征表到 mass_dataset 类 我们还可以直接将 mzMine 的特征表转换为 mass_dataset 类。 以下是 mzMine 的示例特征表： row ID row m/z row retention time 10232_P4_RE4_01_476.mzXML Peak area 10765_P4_RE9_01_482.mzXML Peak area 10546_P4_RG11_01_515.mzXML Peak area 11035_P4_RB4_01_431.mzXML Peak area 11163_P4_RB11_01_439.mzXML Peak area 13541_P4_RG3_01_506.mzXML Peak area 10712_P4_RH3_01_521.mzXML Peak area 10715_P4_RA4_01_415.mzXML Peak area 11111_P4_RB1_01_428.mzXML Peak area 14153_P4_RH8_01_526.mzXML Peak area 18404_P3_RF6_01_370.mzXML Peak area 16500_P2_RD8_01_209.mzXML Peak area 13917_P4_RA10_01_423.mzXML Peak area 16501_P2_RD9_01_210.mzXML Peak area 14880_P3_RA3_01_
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