TH‐D‐201C‐09: Evaluation of Metabolomics Data Using Univariate and Multivariate Statistical Analysis Techniques
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To quantify urinary metabolic changes in experimental animals as they transitioned from healthy to tumor bearing. Univariate and multivariate statistical tests were used to identify patterns of metabolic behaviour that changed in a significant manner. Receiver operator characteristic (ROC) curve analysis was used to evaluate the utility of the tests. Method and Materials: Human GBM cells were grown as xenografts in NIH iii nude mice at 6 weeks of age. Urine samples were collected daily beginning one week prior to cell injections and lasting four weeks after injection. Selected samples were run on an Oxford 800MHz cold probe NMR Spectrometer (Oxford England) utilizing a 1‐D NOESY pulse sequence. The acquired spectra were analyzed by targeted profiling using Chenomx Suite 5.1 (Chenomx Inc Edmonton Canada). The paired t‐test was used to evaluate changes in metabolite concentrations in the pre‐injection population compared to the post‐injection population. The same test was also applied to metabolite ratios. Principal component analysis (PCA) and partial least squares discriminant analysis (PDS‐DA) were used to search for more complicated relationships in the data. Results: Application of the t‐test to the ratios of metabolites revealed 20 ratios that were significant beyond the Bonferroni correction threshold and 152 more ratios were significant under the FDR condition. Of the significant ratios 7 had an AUC greater than 0.9 and 68 had an AUC between 0.8 and 0.9. After correcting for changes found in the control animals 12 and 36 ratios that satisfied the Bonferroni and FDR thresholds respectively. 6 ratios had an AUC exceeding 0.9 and a further 16 having an AUC greater than 0.8. Conclusion: Metabolic profiling of urine samples in animal models demonstrates that this technique has the potential to serve as a screening tool for certain types of cancers.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».