An international laboratory comparison of dissolved organic matter composition by high resolution mass spectrometry: Are we getting the same answer?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract High‐resolution mass spectrometry (HRMS) has become a vital tool for dissolved organic matter (DOM) characterization. The upward trend in HRMS analysis of DOM presents challenges in data comparison and interpretation among laboratories operating instruments with differing performance and user operating conditions. It is therefore essential that the community establishes metric ranges and compositional trends for data comparison with reference samples so that data can be robustly compared among research groups. To this end, four identically prepared DOM samples were each measured by 16 laboratories, using 17 commercially purchased instruments, using positive‐ion and negative‐ion mode electrospray ionization (ESI) HRMS analyses. The instruments identified ~1000 common ions in both negative‐ and positive‐ion modes over a wide range of m / z values and chemical space, as determined by van Krevelen diagrams. Calculated metrics of abundance‐weighted average indices (H/C, O/C, aromaticity, and m / z ) of the commonly detected ions showed that hydrogen saturation and aromaticity were consistent for each reference sample across the instruments, while average mass and oxygenation were more affected by differences in instrument type and settings. In this paper we present 32 metric values for future benchmarking. The metric values were obtained for the four different parameters from four samples in two ionization modes and can be used in future work to evaluate the performance of HRMS instruments.
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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 | 0,037 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».