Mass spectrometry imaging (MSI) is a label‐free analytical technique capable of molecularly characterizing biological samples, including tissues and cell lines. The constant development of analytical instrumentation and strategies over the previous decade makes MSI a key tool in clinical research. Nevertheless, most MSI studies are limited to targeted analysis or the mere visualization of a few molecular species (proteins, peptides, metabolites, or lipids) in a region of interest without fully exploiting the possibilities inherent in the MSI technique, such as tissue classification and segmentation or the identification of relevant biomarkers from an untargeted approach. MSI data processing is challenging due to several factors. The large volume of mass spectra involved in a MSI experiment makes choosing the correct computational strategies critical. Furthermore, pixel to pixel variation inherent in the technique makes choosing the correct preprocessing steps critical. The primary aim of this review was to provide an overview of the data‐processing steps and tools that can be applied to an MSI experiment, from preprocessing the raw data to the more advanced strategies for image visualization and segmentation. This review is particularly aimed at researchers performing MSI experiments and who are interested in incorporating new data‐processing features, improving their computational strategy, and/or desire access to data‐processing tools currently available. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Mass Spec Rev 37:281–306, 2018

中文翻译：

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用于生物应用的MA（LDI）-TOF质谱成像的信号预处理，多元分析和软件工具

质谱成像（MSI）是一种无标记分析技术，能够对包括组织和细胞系在内的生物样品进行分子表征。在过去的十年中，分析仪器和策略的不断发展使MSI成为临床研究中的关键工具。然而，大多数MSI研究仅限于目标区域内的目标分析或仅对少数分子种类（蛋白质，肽，代谢产物或脂质）的可视化，而没有充分利用MSI技术固有的可能性，例如组织分类和通过非靶向方法进行细分或相关生物标志物的鉴定。由于多种因素，MSI数据处理具有挑战性。MSI实验中涉及的大量质谱使选择正确的计算策略变得至关重要。此外，该技术固有的像素间差异使选择正确的预处理步骤变得至关重要。这次审查的主要目的是概述可用于MSI实验的数据处理步骤和工具，从预处理原始数据到用于图像可视化和分割的更高级策略。这篇综述特别针对执行MSI实验的研究人员，并且他们有兴趣加入新的数据处理功能，改进其计算策略，并且/或者希望使用当前可用的数据处理工具。©2016 Wiley Periodicals，Inc.质谱修订版37：281–306，2018 该技术固有的像素间差异使选择正确的预处理步骤变得至关重要。这次审查的主要目的是概述可用于MSI实验的数据处理步骤和工具，从预处理原始数据到用于图像可视化和分割的更高级策略。这篇综述特别针对执行MSI实验的研究人员，并且他们有兴趣加入新的数据处理功能，改进其计算策略，并且/或者希望使用当前可用的数据处理工具。©2016 Wiley Periodicals，Inc.质谱修订版37：281–306，2018 该技术固有的像素间差异使选择正确的预处理步骤变得至关重要。这次审查的主要目的是概述可用于MSI实验的数据处理步骤和工具，从预处理原始数据到用于图像可视化和分割的更高级策略。这篇综述特别针对执行MSI实验的研究人员，并且他们有兴趣加入新的数据处理功能，改进其计算策略，并且/或者希望使用当前可用的数据处理工具。©2016 Wiley Periodicals，Inc.质谱修订版37：281–306，2018 这次审查的主要目的是概述可用于MSI实验的数据处理步骤和工具，从预处理原始数据到用于图像可视化和分割的更高级策略。这篇综述特别针对执行MSI实验的研究人员，并且他们有兴趣加入新的数据处理功能，改进其计算策略，并且/或者希望使用当前可用的数据处理工具。©2016 Wiley Periodicals，Inc.质谱修订版37：281–306，2018 这次审查的主要目的是概述可用于MSI实验的数据处理步骤和工具，从预处理原始数据到用于图像可视化和分割的更高级策略。这篇综述特别针对执行MSI实验的研究人员，并且他们有兴趣加入新的数据处理功能，改进其计算策略，并且/或者希望使用当前可用的数据处理工具。©2016 Wiley Periodicals，Inc.质谱修订版37：281–306，2018 改善他们的计算策略，和/或希望访问当前可用的数据处理工具。©2016 Wiley Periodicals，Inc.质谱修订版37：281–306，2018 改善他们的计算策略，和/或希望访问当前可用的数据处理工具。©2016 Wiley Periodicals，Inc.质谱修订版37：281–306，2018