1. How to use a R package of MUMA
(Metabolomics Univariate and Multivariate Analysis)
> install.packages("muma")
> library(muma)
インストールに失敗する場合には、以下のパッケージもインストールする。
> install.packages("mvtnorm")
> install.packages("robustbase")
> install.packages("gtools")
> install.packages("bitops")
> install.packages("caTools")
Presented by Satoshi Kume, Ph.D.
MUMAは、Biomolelular NMR Musco's group（San Raffaele Scientific Institute, Milano, Italy）が提供する多変
量解析のRパッケージである。 U検定、多重比較、PCA、PLS-DA、OPLS-DA、 STOCSYが実行できる。
140713 ver. 1.0
1. MUMAのインストール
http://cran.r-project.org/web/packages/muma/index.html0. MUMA in R

2. 2. 作業フォルダの作製
（フォルダの新規作成）
.csv fileをフォルダ内にコピーする
ファイル内フォーマットは右の通り。。
１列目: サンプル名、２列名: クラス番号（整数で指定する）、
３列名以降: ヘッダー有りのデータ
Rで、上記ディレクトリに移動する。。
> work.dir(dir.name="WorkDir")
データ例
> explore.data(file="test.csv", scaling="auto", scal=TRUE, normalize=FALSE,
imputation=FALSE)
> Plot.pca(pcx=1, pcy=2, scaling="auto", test.outlier=TRUE) # PC1 & PC2のプロット
3. 主成分分析（PCA; Principal component analysis）
4. 単変量解析（UA; Univariate analysis）
> univariate(file="test.csv", imputation=FALSE, normalize=FALSE, multi.test=TRUE,
plot.volcano=TRUE)
5. PCA-UA plot
> Plot.pca.pvalues(pcx=1, pcy=2, scaling="auto")

3. > oplsda(scaling="auto")
7. OPLS-DA; Orthogonal Projection to Latent Structures - Discriminant Analysis
8. STOCSY; Statistical Total Correlation Spectroscopy
> stocsy(scaling="auto", threshold=TRUE, pos.threshold=0.8, neg.threshold=-0.8)
> chose.driver(scaling="auto")
> stocsy.1d(scaling="auto", driver.peak=13)
> ostocsy(pos.threshold=0.8, neg.threshold=-0.8)
9. Orthogonal Signal Correction (OSC) – STOCSY
10. Ratio Analysis NMR SpectroscopY (RANSY)
> ransy(scaling="auto", driver.peak=13)
> plsda(scaling="auto")
> Plot.plsda(pcx=1, pcy=2, scaling="auto") # PC1 & PC2のプロット
6. 部分最小二乗法判別分析（PLSDA; Partial Least Square Discriminant Analysis）