BATMAN—an R package for the automated quantification of metabolites from nuclear magnetic resonance spectra using a Bayesian model
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: Nuclear Magnetic Resonance (NMR) spectra are widely used in metabolomics to obtain metabolite profiles in complex biological mixtures. Common methods used to assign and estimate concentrations of metabolites involve either an expert manual peak fitting or extra pre-processing steps, such as peak alignment and binning. Peak fitting is very time consuming and is subject to human error. Conversely, alignment and binning can introduce artefacts and limit immediate biological interpretation of models. RESULTS: We present the Bayesian automated metabolite analyser for NMR spectra (BATMAN), an R package that deconvolutes peaks from one-dimensional NMR spectra, automatically assigns them to specific metabolites from a target list and obtains concentration estimates. The Bayesian model incorporates information on characteristic peak patterns of metabolites and is able to account for shifts in the position of peaks commonly seen in NMR spectra of biological samples. It applies a Markov chain Monte Carlo algorithm to sample from a joint posterior distribution of the model parameters and obtains concentration estimates with reduced error compared with conventional numerical integration and comparable to manual deconvolution by experienced spectroscopists. AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION: http://www1.imperial.ac.uk/medicine/people/t.ebbels/ CONTACT: t.ebbels@imperial.ac.uk.
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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 | 0,007 | 0,026 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,055 | 0,043 |
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 ».