Parsing and analysis of mass spectrometry data of complex biological and environmental mixtures
Notice bibliographique
Résumé
The chemical characterization of biological and environmental samples are areas of research which involve the analysis of highly complex chemical mixtures. While the samples from these two fields differ greatly in composition, they present similar challenges. Complex mixtures provide a challenge to the analytical chemist as compounds in the mixture can have matrix effects which interfere with the analysis. Indeed, these interfering compounds may even be analytes themselves. High resolution mass spectrometry, which separates and detects ions based on their mass-to-charge ratio, is a powerful tool in the analysis of such mixtures. The amount of data resulting from such analyses, however, can be intractable to manual analysis, necessitating the use of computational tools. Furthermore, for the data to be reliable it is important that the performance of the mass spectrometer is optimal and consistent, but the complexity of the data again makes manual interpretation of the quality difficult. Thus, there is a need for computational assistance in analysis as well as method optimization and quality control. In Chapter 2:, we present a review of considerations toward the design of a standard mass spectrometry-based method for the quantification of naphthenic acids. The study provides recommendations for how these considerations can be addressed. In Chapter 3:, we describe a computational method of resolving dicarboxylic acids in high resolution mass spectrometry data of mixtures of derivatized naphthenic acid fraction compounds. The study is a proof-of-concept and demonstrates that derivatization-based methods of analyzing these diacid components is feasible but requires further investigation. In Chapter 4: and Chapter 5:, we present two computational tools which assist in method optimization and quality control of Thermo Orbitrap mass spectrometer systems. Chapter 4: presents RawQuant, a software tool which extracts scan quantification and meta data from data-dependent analysis data files from Orbitrap mass spectrometer systems. The tool is designed to inform the user toward method optimization. Chapter 5: presents RawTools, which builds upon RawQuant by adding the ability to track important measures of mass spectrometer performance longitudinally across a multi-run experiment. The tool is demonstrated using a 140-file dataset and provides easy visual monitoring of instrument performance.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».