Enregistrement W4284704507 · doi:10.1038/s41587-022-01368-1

Enhancing untargeted metabolomics using metadata-based source annotation

2022· article· en· W4284704507 sur OpenAlexfundno aff

Julia M. Gauglitz, Kiana West, Wout Bittremieux, Candace L. Williams, Kelly C. Weldon, Morgan Panitchpakdi, Francesca Di Ottavio, Christine M. Aceves, Elizabeth A. R. Brown, Nicole Sikora, Alan K. Jarmusch, Cameron Martino, Anupriya Tripathi, Michael J. Meehan, Kathleen Dorrestein, Justin P. Shaffer, Roxana Coras, Fernando Vargas, Lindsay DeRight Goldasich, Tara Schwartz, MacKenzie Bryant, Gregory Humphrey, Abigail J. Johnson, Katharina Spengler, Pedro Belda‐Ferre, Edgar Diaz, Daniel McDonald, Qiyun Zhu, Emmanuel O. Elijah, Mingxun Wang, Clarisse Marotz, Kate E. Sprecher, Daniela Vargas-Robles, Dana Withrow, Gail Ackermann, Lourdes Herrera, B.J. Bradford, Lucas Maciel Mauriz Marques, Juliano Geraldo Amaral, Rodrigo Moreira da Silva, Flávio P. Veras, Thiago M. Cunha, Renê Donizeti Ribeiro de Oliveira, Paulo Louzada‐Júnior, Robert H. Mills, Paulina K. Piotrowski, Stephanie L. Servetas, Sandra M. Da Silva, Christina M. Jones, Nancy J. Lin, Katrice A. Lippa, Scott A. Jackson, Rima Kaddurah Daouk, Douglas Galasko, Parambir S. Dulai, Tatyana Kalashnikova, Curt Wittenberg, Robert Terkeltaub, Megan M. Doty, Jae Kim, Kyung E. Rhee, Julia Beauchamp‐Walters, Kenneth P. Wright, Maria Gloria Domínguez-Bello, Mark Manary, Michelli F. Oliveira, Brigid S. Boland, Norberto Peporine Lopes, Mónica Gumá, Austin D. Swafford, Rachel J. Dutton, Rob Knight, Pieter C. Dorrestein

Notice bibliographique

RevueNature Biotechnology · 2022

Typearticle

Langueen

DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology

ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies

Établissements canadiensnon disponible

Organismes subventionnairesEunice Kennedy Shriver National Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute on Minority Health and Health DisparitiesNational Institute of Child Health and Human DevelopmentNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institute on AgingMultidisciplinary University Research InitiativeUniversity of California, San DiegoNational Institutes of HealthIXICOMedelaNational Institute of General Medical SciencesH. Lundbeck A/SNational Institute of Food and AgricultureSwedish Orphan BiovitrumGenentechVlaamse regeringServierGeorgia Clinical and Translational Science AllianceEisaiConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCanadian Institutes of Health ResearchFonds Wetenschappelijk OnderzoekFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloU.S. Department of Health and Human ServicesDeutscher Akademischer AustauschdienstDanone Nutricia ResearchNational Institute of Standards and TechnologyNorthern California Institute for Research and EducationDanoneUniversity of Southern CaliforniaPfizerBioClinicaBiogenOffice of Naval ResearchU.S. Department of AgricultureNational Heart, Lung, and Blood InstituteNovartis Pharmaceuticals CorporationInstitute for the Advancement of Food and Nutrition SciencesEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbNational Center for Advancing Translational SciencesMeso Scale DiagnosticsAlzheimer's AssociationFoundation for the National Institutes of Health

Mots-clésAnnotationMetabolomicsMetadataComputational biologyComputer scienceInformation retrievalWorld Wide WebBiologyBioinformaticsArtificial intelligence

DOI10.1038/s41587-022-01368-1

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aucun résumé dans les sources couvertes. Son absence est consignée, pas traitée comme un négatif.

Aucun résumé. Ce n'est pas une lacune de cette base de données : OpenAlex n'en a pas non plus. 23,3 % de la base est dans cet état, et le tri y repère MOITIÉ moins de métarecherche ; l'absence est donc un biais mesuré, et non un champ manquant.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005

score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013

Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated

Catégories candidatesaucune

Catégories consensuellesaucune

DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune

Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)

GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes

Score de désaccord entre enseignants0,006

Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

Catégorie	Codex	Gemma
Métarecherche	0,005	0,013
Méta-épidémiologie (sens strict)	0,002	0,001
Méta-épidémiologie (sens large)	0,001	0,002
Bibliométrie	0,006	0,005
Études des sciences et des technologies	0,001	0,000
Communication savante	0,003	0,005
Science ouverte	0,002	0,006
Intégrité de la recherche	0,001	0,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)	0,003	0,003

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.

Tête enseignante Opus0,007

Tête enseignante GPT0,247

Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail

Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)

Domainenon disponible

GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations77

Publié2022

Routes d'admission1

Résumé présentnon

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