KairosMS: A New Solution for the Processing of Hyphenated Ultrahigh Resolution Mass Spectrometry Data
Notice bibliographique
Résumé
The use of hyphenated Fourier transform mass spectrometry (FTMS) methods affords additional information about complex chemical mixtures. Coeluted components can be resolved thanks to the ultrahigh resolving power, which also allows extracted ion chromatograms (EICs) to be used for the observation of isomers. As such data sets can be large and data analyses laborious, improved tools are needed for data analyses and extraction of key information. The typical workflow for this type of data is based upon manually dividing the total ion chromatogram (TIC) into several windows of usually equal retention time, averaging the signal of each window to create a single mass spectrum, extracting a peak list, performing the compositional assignments, visualizing the results, and repeating the process for each window. Through removal of the need to manually divide a data set into many time windows and analyze each one, a time-consuming workflow has been significantly simplified. An environmental sample from the oil sands region of Alberta, Canada, and dissolved organic matter samples from the Suwannee River Fulvic Acid (SRFA) and marine waters (Marine DOM) were used as a test bed for the new method. A complete solution named KairosMS was developed in the R language utilizing the Tidyverse packages and Shiny for the user interface. KairosMS imports raw data from common file types, processes it, and exports a mass list for compositional assignments. KairosMS then incorporates those assignments for analysis and visualization. The present method increases the computational speed while reducing the manual work of the analysis when compared to other current methods. The algorithm subsequently incorporates the assignments into the processed data set, generating a series of interactive plots, EICs for individual components or entire compound classes, and can export raw data or graphics for off-line use. Using the example of petroleum related data, it is then visualized according to heteroatom class, carbon number, double bond equivalents, and retention time. The algorithm also gives the ability to screen for isomeric contributions and to follow homologous series or compound classes, instead of individual components, as a function of time.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,011 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,026 | 0,034 |
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 ».