Mass Accuracy Check Using Common Background Peaks for Improving Metabolome Data Quality in Chemical Isotope Labeling LC-MS
Notice bibliographique
Résumé
Chemical isotope labeling (CIL) LC-MS is a highly sensitive and quantitative method for metabolome analysis. Because of a large number of peaks detectable in a sample and the need of running many samples in a metabolomics project, any significant change in mass measurement accuracy during the whole period of running samples can adversely affect the downstream peak alignment and quantitative analysis. Herein, we report a rapid method to check the mass accuracy of individual spectra in each CIL LC-MS run in order to flag up any run containing spectra with accuracy drift that falls outside the expected error. The flagged run may be re-run or discarded before merging with other runs for peak alignment and analysis. This method is based on the observation that some background signals are commonly detected in almost all spectra collected in CIL LC-MS runs. A mass accuracy check (MAC) software program has been developed to first find the common background mass peaks and then use them as mass references to calculate any mass shifts over the course of multiple sample runs. Using a metabolome dataset of 324 human cerebrospinal fluid (CSF) samples and 35 quality control (QC) samples produced by CIL LC-MS, we show that this accuracy check method can streamline the initial raw data processing for downstream analysis in metabolomics.
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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 | 0,019 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».