Comparison of accuracy and precision between multipoint calibration, single point calibration, and relative quantification for targeted metabolomic analysis
Notice bibliographique
Résumé
Targeted metabolomics requires accurate and precise quantification of candidate biomarkers, often through tandem mass spectrometric (MS/MS) analysis. Differential isotope labeling (DIL) improves mass spectrometric (MS) analysis in metabolomics by derivatizing metabolites with two isotopic forms of the same reagent. Despite its advantages, DIL-liquid chromatographic (LC)-MS/MS can result in substantial increase in workload when fully validated quantitative methods are required. To decrease the workload, we hypothesized that single point calibration or relative quantification could be used as alternative methods. Either approach will result in significant saving in resources and time. To test our hypothesis, six urinary metabolites were selected as model compounds. Urine samples were analyzed using a fully validated multipoint dansyl chloride-DIL-LC-MS/MS method. Samples were reprocessed using single point calibration and relative quantification modes. Our results demonstrated that the performance of single point calibration or relative quantification was inferior, for some metabolites, to multipoint calibration. The lower limit of quantification failed in the quantification of ethanolamine in most of participant samples using single point calibration. In addition, its precision was not acceptable in one participant during serine and ethanolamine quantification. On the other hand, relative quantification resulted in the least accurate data. In fact, none of the data generated from relative quantification for serine was comparable to that obtained from multipoint calibration. Finally, while single point calibration showed an overall acceptable performance for the majority of the model compounds, we cannot extrapolate the findings to other metabolites within the same analytical run. Analysts are advised to assess accuracy and precision for each metabolite in which single point calibration is the intended quantification mean.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».