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Enregistrement W2101394823 · doi:10.1093/nar/gku436

CFM-ID: a web server for annotation, spectrum prediction and metabolite identification from tandem mass spectra

2014· article· en· W2101394823 sur OpenAlexafffund
Felicity Allen, Allison Pon, Michael Wilson, Russell Greiner, David S. Wishart

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensAthabasca UniversityUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta InnovatesWestern Canada Research GridCompute Canada
Mots-clésAnnotationComputer scienceWeb serverIdentification (biology)MetaboliteBiologyArtificial intelligenceComputational biologyData miningPattern recognition (psychology)Machine learningThe InternetWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CFM-ID is a web server supporting three tasks associated with the interpretation of tandem mass spectra (MS/MS) for the purpose of automated metabolite identification: annotation of the peaks in a spectrum for a known chemical structure; prediction of spectra for a given chemical structure and putative metabolite identification--a predicted ranking of possible candidate structures for a target spectrum. The algorithms used for these tasks are based on Competitive Fragmentation Modeling (CFM), a recently introduced probabilistic generative model for the MS/MS fragmentation process that uses machine learning techniques to learn its parameters from data. These algorithms have been extensively tested on multiple datasets and have been shown to out-perform existing methods such as MetFrag and FingerId. This web server provides a simple interface for using these algorithms and a graphical display of the resulting annotations, spectra and structures. CFM-ID is made freely available at http://cfmid.wishartlab.com.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: Logiciel
Score de désaccord entre enseignants0,084
Score d'incertitude au seuil0,281

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0050,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0840,080

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.

Tête enseignante Opus0,023
Tête enseignante GPT0,303
Écart entre enseignants0,280 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations479
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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