Multisegment Injection–Capillary Electrophoresis–Mass Spectrometry: A Robust Platform for High Throughput Metabolite Profiling with Quality Assurance
Notice bibliographique
Résumé
Capillary electrophoresis–mass spectrometry (CE-MS) is a high efficiency separation platform for metabolomic studies that is ideal for the analysis of volume-restricted biological specimens. However, major technical hurdles prevent more widespread use of CE-MS technology, including poor method robustness that is supported by long-term validation studies. We outline efforts towards developing a more robust CE-MS method that offers significant improvements in sample throughput and data fidelity as required for large-scale clinical and epidemiological studies. In this chapter, multisegment injection (MSI)-CE-MS is demonstrated as a multiplexed separation platform for high throughput metabolite profiling in various biological samples with quality assurance. Careful attention to capillary preparation while using standardized operating protocols is critical for successful operations, including rigorous inter-method comparisons and batch-correction algorithms to adjust for system drift. MSI-CE-MS offers a versatile platform using serial injection formats for temporal encoding of mass spectral data, which allows for unambiguous identification and reliable quantification of both polar and non-polar ionic metabolites of clinical significance. Recent data workflows for accelerating biomarker discovery will be discussed, including new advances in population-based screening for early detection of in-born errors of metabolism, validation of lifestyle intervention studies that promote human health and comprehensive drug surveillance given the worldwide opioid crisis.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».