Automated workflows for accurate mass-based putative metabolite identification in LC/MS-derived metabolomic datasets
Notice bibliographique
Résumé
MOTIVATION: The study of metabolites (metabolomics) is increasingly being applied to investigate microbial, plant, environmental and mammalian systems. One of the limiting factors is that of chemically identifying metabolites from mass spectrometric signals present in complex datasets. RESULTS: Three workflows have been developed to allow for the rapid, automated and high-throughput annotation and putative metabolite identification of electrospray LC-MS-derived metabolomic datasets. The collection of workflows are defined as PUTMEDID_LCMS and perform feature annotation, matching of accurate m/z to the accurate mass of neutral molecules and associated molecular formula and matching of the molecular formulae to a reference file of metabolites. The software is independent of the instrument and data pre-processing applied. The number of false positives is reduced by eliminating the inaccurate matching of many artifact, isotope, multiply charged and complex adduct peaks through complex interrogation of experimental data. AVAILABILITY: The workflows, standard operating procedure and further information are publicly available at http://www.mcisb.org/resources/putmedid.html. CONTACT: warwick.dunn@manchester.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 | 0,015 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,010 |
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 ».