Steps Toward Minimal Reporting Standards for Lipidomics Mass Spectrometry in Biomedical Research Publications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Lipids in blood and tissues can serve as markers of normal and pathophysiological function in humans and can even reflect functions in specific tissues and organs. Lipidomics describes the analysis of large numbers of lipids using mass spectrometry (MS). The proper implementation of these methods in a manner that ensures data quality requires care and rigorous manual checking. Issues of reproducibility and overall data quality in publications and guidelines for authors submitting research are well-developed for areas that include genetics/genomics, proteomics, and clinical trials. For example, the Human Proteome Organization has developed minimum information publication guidelines for proteomics (https://www.hupo.org/HUPO-Minimum-Information-Publication-Guidelines). However, apart from specialized lipid publications, such as the Journal of Lipid Research, which adopted the Lipid Metabolites and Pathways Strategy Consortium (LIPID MAPS) classification, nomenclature, and structural drawing formats in their guidelines,1,2 there are few reporting guidelines in use for lipidomics data. This issue is particularly relevant to studies that are not focused on underpinning methodological approaches but instead cover broader issues of human health and disease. In many such articles, multiple analytical methods are applied, making it difficult to engage sufficient technical expertise to afford rigorous and comprehensive review. \n \nWe developed a short set of guidelines for lipidomics submissions that we hope will contribute to improving reproducibility and standards in published work (Table). This is a living document, expected to be expanded as the field evolves. It is not intended to serve as a definitive final set of guidelines. To support this sort of activity, the Lipidomics Standard Initiative was recently established to create guidelines for major lipidomic workflows.3
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.
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 | 0,003 | 0,007 |
| 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 | 0,000 | 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 découle