用途：把 LC-MS 非靶向代谢组学数据从原始质谱文件（mzML/mzXML）一路处理到差异代谢物与通路富集结果，属于流程编排型技能。
主要能力：基于 XCMS 完成峰检测（CentWaveParam）、保留时间对齐（ObiwarpParam）、特征分组（PeakDensityParam）与补缺；提取特征矩阵后做 log2 转换、缺失过滤、中位数归一化，并生成 PCA 等 QC 图；用 limma 做差异分析并绘制火山图；结合 KEGG/MetaboAnalystR 做化合物注释与通路 ORA 分析。也提供 MS-DIAL 导出数据的替代预处理路径，以及脂质组学、靶向分析等变体参数。
使用方式：在 R 中加载 xcms、MSnbase、MetaboAnalystR、ggplot2、limma 等包，按“加载数据→峰检测→对齐→分组→补缺→特征矩阵→QC 与归一化→统计→注释→通路→输出”顺序执行；示例代码中 readMSData、findChromPeaks、adjustRtime、groupChromPeaks、fillChromPeaks、featureValues、lmFit 等为关键调用。
适用场景：非靶向 LC-MS 代谢组学、脂质组学及靶向分析的批量处理与差异代谢物筛选。
限制：资料给出参考版本（MSnbase 2.28+、ggplot2 3.5+、limma 3.58+、scanpy 1.10+、xcms 4.0+），使用前需核对已安装版本；注释部分示例为简化占位，实际需依赖数据库与 CAMERA 等工具；QC 检查点（峰数、RT 偏差、缺失率、QC RSD、PCA 分组）失败时需调整参数。具体收费、平台与效果暂未提供。