A correction method for systematic error in 1H-NMR time-course data validated through stochastic cell culture simulation
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The growing ubiquity of metabolomic techniques has facilitated high frequency time-course data collection for an increasing number of applications. While the concentration trends of individual metabolites can be modeled with common curve fitting techniques, a more accurate representation of the data needs to consider effects that act on more than one metabolite in a given sample. To this end, we present a simple algorithm that uses nonparametric smoothing carried out on all observed metabolites at once to identify and correct systematic error from dilution effects. In addition, we develop a simulation of metabolite concentration time-course trends to supplement available data and explore algorithm performance. Although we focus on nuclear magnetic resonance (NMR) analysis in the context of cell culture, a number of possible extensions are discussed. RESULTS: Realistic metabolic data was successfully simulated using a 4-step process. Starting with a set of metabolite concentration time-courses from a metabolomic experiment, each time-course was classified as either increasing, decreasing, concave, or approximately constant. Trend shapes were simulated from generic functions corresponding to each classification. The resulting shapes were then scaled to simulated compound concentrations. Finally, the scaled trends were perturbed using a combination of random and systematic errors. To detect systematic errors, a nonparametric fit was applied to each trend and percent deviations calculated at every timepoint. Systematic errors could be identified at time-points where the median percent deviation exceeded a threshold value, determined by the choice of smoothing model and the number of observed trends. Regardless of model, increasing the number of observations over a time-course resulted in more accurate error estimates, although the improvement was not particularly large between 10 and 20 samples per trend. The presented algorithm was able to identify systematic errors as small as 2.5 % under a wide range of conditions. CONCLUSION: Both the simulation framework and error correction method represent examples of time-course analysis that can be applied to further developments in (1)H-NMR methodology and the more general application of quantitative metabolomics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».