Data mining of plasma peptide chromatograms for biomarkers of air contaminant exposures
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Interrogation of chromatographic data for biomarker discovery becomes a tedious task due to stochastic variability in retention times arising from solvent and column performance. The difficulty is further compounded when the effects of exposure (e.g. to environmental contaminants) and biological variability result in varying numbers and intensities of peaks among chromatograms. RESULTS: We developed a software tool to correct the stochastic time shifts in chromatographic data through iterative selection of landmark peaks and isometric interpolation to improve alignment of all chromatographic peaks. To illustrate application of the tool, plasma peptides from Fischer rats exposed for 4 h to clean air or Ottawa urban particles (EHC-93) were separated by HPLC with autofluorescence detection, and the retention time shifts between chromatograms were corrected (dewarped). Both dewarped and non-dewarped datasets were then mined for models containing peptide peaks that best discriminate among the treatment groups using ClinproToolstrade mark. In general, models generated by dewarped datasets were able to better classify test sample chromatograms into either clean air or EHC-93 exposure groups, and 0 or 24 h post-recovery time groups. Peak areas of peptides in a model that produced the best discrimination of treatment groups were analyzed by two-way ANOVA with exposure (clean air, EHC-93) and recovery time (0 h, 24 h) as factors. Statistically significant (p < 0.05) time-dependent and exposure-dependent increases and decreases were noted establishing these as biomarker candidates for further validation. CONCLUSION: Our software tool provides a simple and portable approach for alignment of chromatograms with complex, bi-directional retention time shifts prior to data mining. Reliable biomarker discovery can be achieved through chromatographic dewarping using our software followed by pattern recognition by commercial data mining applications.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».