Fecal 1H-NMR Metabolomics: A Comparison of Sample Preparation Methods for NMR and Novel in Silico Baseline Correction
Notice bibliographique
Résumé
Analysis of enteric microbiota function indirectly through the fecal metabolome has the potential to be an informative diagnostic tool. However, metabolomic analysis of feces is hampered by high concentrations of macromolecules such as proteins, fats, and fiber in samples. Three methods—ultrafiltration (UF), Bligh–Dyer (BD), and no extraction (samples added directly to buffer, vortexed, and centrifuged)—were tested on multiple rat (n = 10) and chicken (n = 8) fecal samples to ascertain whether the methods worked equally well across species and individuals. An in silico baseline correction method was evaluated to determine if an algorithm could produce spectra similar to those obtained via UF. For both rat and chicken feces, UF removed all macromolecules and produced no baseline distortion among samples. By contrast, the BD and no extraction methods did not remove all the macromolecules and produced baseline distortions. The application of in silico baseline correction produced spectra comparable to UF spectra. In the case of no extraction, more intense peaks were produced. This suggests that baseline correction may be a cost-effective method for metabolomic analyses of fecal samples and an alternative to UF. UF was the most versatile and efficient extraction method; however, BD and no extraction followed by baseline correction can produce comparable results.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».