Open source software toolchain for automated non‐targeted screening for toxins in alternative foods
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
Previous published methods for non-targeted screening of toxins in alternative foods such as leaf concentrate, agricultural residues or plastic fed to biological consortia are time consuming and expensive and thus present accessibility, as well as, time-constraint issues for scientists from under resourced settings to identify safe alternative foods. The novel methodology presented here, utilizes a completely free and open source software toolchain for automatically screening unknown alternative foods for toxicity using experimental data from ultra-high-pressure liquid chromatography and mass spectrometry. The process uses three distinct tools (mass spectrometry analysis with MZmine 2, formula assignment with MFAssignR, and data filtering with ToxAssign) enabling it to be modular and easily upgradable in the future. MZmine 2 and MFAssignR have been previously described, while ToxAssign was developed here to match the formulas output by formula assignment to potentially toxic compounds in a local table, then look up toxic data on the Open Food Tox Database for the matched compounds. This process is designed to fill the gap between food safety analysis techniques and developing alternative food production techniques to allow for new methods of food production to be preliminarily tested before animal testing. The methodology was validated against a previous method using proprietary commercial software. The new process identifies all of the toxic elements the previous process identified with more detailed information than the previous process was able to provide automatically.•Efficient analysis to find potentially toxic compounds in alternative foods and resilient foods.•Identification of potentially unsafe products without the use of live animal testing.•Modular free and open source design to allow for upgrading or fitting of user needs.
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 | 0,001 | 0,001 |
| 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