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Enregistrement W4289278087 · doi:10.21203/rs.3.rs-1902466/v1

The NORMAN Suspect List Exchange (NORMAN-SLE): Facilitating European and Worldwide Collaboration on Suspect Screening in High Resolution Mass Spectrometry

2022· preprint· en· W4289278087 sur OpenAlexafffund
Hiba Mohammed Taha, Reza Aalizadeh, ‪Nikiforos Alygizakis, Jean-Philippe Antignac, Hans Peter H. Arp, Richard Bade, Nancy Baker, Lidia Belova, Lubertus Bijlsma, Evan Bolton, Werner Brack, Alberto Celma, Wen‐Ling Chen, Tiejun Cheng, Parviel Chirsir, Ľuboš Čirka, Lisa A. D’Agostino, Yannick Djoumbou-Feunang, Valeria Dulio, Stellan Fischer, Pablo Gago-Ferrero, Aikaterini Galani, Birgit Geueke, Natalia Głowacka, Juliane Glüge, Ksenia J. Groh, Sylvia Grosse, Peter Haglund, Pertti J. Hakkinen, Sarah E. Hale, Félix Hernández, Elisabeth M.‐L. Janssen, Tim Jonkers, Karin Kiefer, Michal Kirchner, Jan Koschorreck, Martin Krauß, Jessy Krier, M.H. Lamoree, Marion Letzel, Thomas Letzel, Qingliang Li, James L. Little, Yanna Liu, David M. Lunderberg, Jonathan W. Martin, Andrew D. McEachran, John A. McLean, Christiane Meier, Jeroen Meijer, Frank Menger, Carla Merino, Jane Muncke, Matthias Muschket, Michael Neumann, Vanessa Neveu, Kelsey Ng, Herbert Oberacher, Jake O’Brien, Peter Oswald, Martina Oswaldova, Jaqueline A. Picache, Cristina Postigo, Noelia Ramírez, Thorsten Reemtsma, Justin B. Renaud, Paweł Rostkowski, Heinz Rüdel, Reza M. Salek, Saer Samanipour, Martin Scheringer, Ivo Schliebner, W. Schulz, Tobias Schulze, Manfred Sengl, Benjamin A. Shoemaker, Kerry Sims, Heinz Singer, Randolph R. Singh, Mark W. Sumarah, Paul Thiessen, Kevin V. Thomas, Sònia Torres, Xenia Trier, Annemarie P. van Wezel, Roel Vermeulen, Jelle Vlaanderen, Peter C. von der Ohe, Zhanyun Wang, Antony Williams, Egon Willighagen, David S. Wishart, Jian Zhang, Νikolaos S. Τhomaidis, Juliane Hollender, Jaroslav Slobodnı́k, Emma Schymanski

Notice bibliographique

RevueResearch Square · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAnalytical chemistry methods development
Établissements canadiensUniversity of AlbertaAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesFP7 Food, Agriculture and Fisheries, BiotechnologyEuropean Social FundU.S. National Library of MedicineNational Institute of General Medical SciencesNational Cancer InstituteBundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und VerbraucherschutzAgencia Estatal de InvestigaciónMAVA FoundationInstituto de Salud Carlos IIINational Health and Medical Research CouncilSveriges LantbruksuniversitetNational Institutes of HealthU.S. Environmental Protection AgencyVlaamse regeringUniversity of QueenslandEnvironmental Protection Administration, Executive Yuan, R.O.C. TaiwanGeneralitat ValencianaDanmarks Tekniske UniversitetNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekCanadian Institutes of Health ResearchFonds Wetenschappelijk OnderzoekEuropean Regional Development FundBundesministerium für Bildung und ForschungNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science FoundationDeutsche ForschungsgemeinschaftEuropean CommissionGenome CanadaAustralian Research CouncilVanderbilt UniversityFonds National de la Recherche Luxembourg
Mots-clésSuspectComputer scienceIdentifierResource (disambiguation)Library scienceWorld Wide WebPolitical scienceLaw

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<title>Abstract</title> Background: The NORMAN Association (https://www.norman-network.com/) initiated the NORMAN Suspect List Exchange (NORMAN-SLE; https://www.norman-network.com/nds/SLE/) in 2015, following the NORMAN collaborative trial on non-target screening of environmental water samples by mass spectrometry. Since then, this exchange of information on chemicals that are expected to occur in the environment, along with the accompanying expert knowledge and references, has become a valuable knowledge base for “suspect screening” lists. The NORMAN-SLE now serves as a FAIR (Findable, Accessible, Interoperable, Reusable) chemical information resource worldwide. Results: The NORMAN-SLE contains 99 separate suspect list collections (as of May 2022) from over 70 contributors around the world, totalling over 100,000 unique substances. The substance classes include per-and polyfluoroalkyl substances (PFAS), pharmaceuticals, pesticides, natural toxins, high production volume substances covered under the European REACH regulation (EC: 1272/2008), priority contaminants of emerging concern (CECs) and regulatory lists from NORMAN partners. Several lists focus on transformation products (TPs) and complex features detected in the environment with various levels of provenance and structural information. Each list is available for separate download. The merged, curated collection is also available as the NORMAN Substance Database (NORMAN SusDat). Both the NORMAN-SLE and NORMAN SusDat are integrated within the NORMAN Database System (NDS). The individual NORMAN-SLE lists receive digital object identifiers (DOIs) and traceable versioning via a Zenodo community (https://zenodo.org/communities/norman-sle), with a total of &gt;40,000 unique views, &gt;50,000 unique downloads and 40 citations (May 2022). NORMAN-SLE content is progressively integrated into large open chemical databases such as PubChem (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/) and the US EPA’s CompTox Chemicals Dashboard (https://comptox.epa.gov/dashboard/), enabling further access to these lists, along with the additional functionality and calculated properties these resources offer. PubChem has also integrated significant annotation content from the NORMAN-SLE, including a classification browser (https://pubchem.ncbi.nlm.nih.gov/classification/#hid=101). Conclusions: The NORMAN-SLE offers a specialized service for hosting suspect screening lists of relevance for the environmental community in an open, FAIR manner that allows integration with other major chemical resources. These efforts foster the exchange of information between scientists and regulators, supporting the paradigm shift to the “one chemical, one assessment” approach. New submissions are welcome via the contacts provided on the NORMAN-SLE website (https://www.norman-network.com/nds/SLE/).

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0000,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,315 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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