Defining and using microbial spectral databases
Notice bibliographique
Résumé
This work shows how fingerprints of mass spectral patterns from microbial isolates are affected by variations in instrumental condition, by sample environment, and by sample handling factors. It describes a novel method by which pattern distortions can be mathematically corrected for variations in factors not amenable to experimental control. One uncontrollable variable is "between-batch" differences in culture media. Another, relevant for determination of noncultured extracts, is differences between the cells' environmental experience (e.g., starved environmental extracts versus cultured standards). The method suggests that, after a single growth cycle on a solid medium (perhaps, a selective one), pyrolysis MS spectra of microbial isolates can be algorithmically compensated and an unknown isolate identified using a spectral database defined by culture on a different (perhaps, nonselective) medium. This reduces identification time to as few as 24 h from sample collection. The concept also proposes a possible way to compensate certain noncultured, nonisolated samples (e.g., cells concentrated from urine or impacted from aerosol or semi-selectively extracted by immunoaffinity methods from heavily contaminated matrices) for identification within half an hour. Using the method, microbial mass spectra from different labs can be assembled into coherent databases similar to those routinely used to identify pure compounds. This type of data treatment is applicable for rapid detection in biowarfare and bioterror events as well as in forensic, research, and clinical laboratory contexts.
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 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 | 0,014 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,008 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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 ».