The Rametrix<sup>™</sup> PRO Toolbox v1.0 for MATLAB<sup>®</sup>
Notice bibliographique
Résumé
Background Existing tools for chemometric analysis of vibrational spectroscopy data have enabled characterization of materials and biologicals by their broad molecular composition. The Rametrix ™ LITE Toolbox v1.0 for MATLAB ® is one such tool available publicly. It applies discriminant analysis of principal components (DAPC) to spectral data to classify spectra into user-defined groups. However, additional functionality is needed to better evaluate the predictive capabilities of these models when “unknown” samples are introduced. Here, the Rametrix ™ PRO Toolbox v1.0 is introduced to provide this capability. Methods The Rametrix ™ PRO Toolbox v1.0 was constructed for MATLAB ® and works with the Rametrix ™ LITE Toolbox v1.0. It performs leave-one-out analysis of chemometric DAPC models and reports predictive capabilities in terms of accuracy, sensitivity (true-positives), and specificity (true-negatives). Rametrix ™ PRO is available publicly through GitHub under license agreement at: https://github.com/SengerLab/RametrixPROToolbox . Rametrix ™ PRO was used to validate Rametrix ™ LITE models used to detect chronic kidney disease (CKD) in spectra of urine obtained by Raman spectroscopy. The dataset included Raman spectra of urine from 20 healthy individuals and 31 patients undergoing peritoneal dialysis treatment for CKD. Results The number of spectral principal components (PCs) used in building the DAPC model impacted the model accuracy, sensitivity, and specificity in leave-one-out analyses. For the dataset in this study, using 35 PCs in the DAPC model resulted in 100% accuracy, sensitivity, and specificity in classifying an unknown Raman spectrum of urine as belonging to a CKD patient or a healthy volunteer. Models built with fewer or greater number of PCs showed inferior performance, which demonstrated the value of Rametrix ™ PRO in evaluating chemometric models constructed with Rametrix ™ LITE.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».