Evaluating Low-Intensity Unknown Signals in Quantitative Proton NMR Mixture Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Analytical analyses of highly complex mixtures, such as biofluids or liquid food products, often give rise to signals for unknown compounds, particularly for compounds at low concentration. Here we compare two conventional chemometric approaches for NMR spectral analysis ("spectral binning" and "high-resolution analysis") with a novel library-based method ("targeted profiling of unknowns", TPU). The three methods were applied to a proton NMR spectral data set of ultrafiltered mouse serum typical of those examined in metabolomics/metabonomics studies. The advantages of high-resolution analysis of typical NMR peaks have been well described previously, and as a result we examined low intensity unknowns peaks (LIUPs). A total of 25 LIUPs were assessed based on their significance to multivariate statistical analysis of the data set using the TPU method. The linearity of NMR signals at low incremental concentration changes (< 10 microM) was determined by titration of endogenously occurring metabolites into filtered mouse serum. Carbon-13 decoupling of the NMR spectra was used to ensure isotope-satellite peaks were eliminated. Four peaks were noted as significant to separation between arthritic and diseased animals. The conventional spectral methods were hampered by baseline noise or overlap with high concentration metabolites and were not able to identify these LIUPs reliably. In general, conventional methods, particularly high-resolution analysis, are recommended for peaks with moderate signal-to-noise. The TPU method is recommended for peaks with low signal-to-noise or when compression of spectral data with high fidelity is desirable, such as integration of NMR data into cross-platform studies.
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».