Signal Intensities Derived from Different NMR Probes and Parameters Contribute to Variations in Quantification of Metabolites
Notice bibliographique
Résumé
We discovered that serious issues could arise that may complicate interpretation of metabolomic data when identical samples are analyzed at more than one NMR facility, or using slightly different NMR parameters on the same instrument. This is important because cross-center validation metabolomics studies are essential for the reliable application of metabolomics to clinical biomarker discovery. To test the reproducibility of quantified metabolite data at multiple sites, technical replicates of urine samples were assayed by 1D-(1)H-NMR at the University of Alberta and the University of Michigan. Urine samples were obtained from healthy controls under a standard operating procedure for collection and processing. Subsequent analysis using standard statistical techniques revealed that quantitative data across sites can be achieved, but also that previously unrecognized NMR parameter differences can dramatically and widely perturb results. We present here a confirmed validation of NMR analysis at two sites, and report the range and magnitude that common NMR parameters involved in solvent suppression can have on quantitated metabolomics data. Specifically, saturation power levels greatly influenced peak height intensities in a frequency-dependent manner for a number of metabolites, which markedly impacted the quantification of metabolites. We also investigated other NMR parameters to determine their effects on further quantitative accuracy and precision. Collectively, these findings highlight the importance of and need for consistent use of NMR parameter settings within and across centers in order to generate reliable, reproducible quantified NMR metabolomics data.
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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 | 0,020 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».