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Enregistrement W4293212625 · doi:10.1093/exposome/osac006

Interactive software for visualization of nontargeted mass spectrometry data—FluoroMatch visualizer

2022· article· en· W4293212625 sur OpenAlexaff
Jeremy P. Koelmel, Paul Stelben, David Godri, Jiarong Qi, Carrie A. McDonough, David A. Dukes, Juan J. Aristizabal‐Henao, John A. Bowden, Sandi Sternberg, Emma E. Rennie, Krystal J. Godri Pollitt

Notice bibliographique

RevueExposome · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePer- and polyfluoroalkyl substances research
Établissements canadiensTD Bank Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceVisualizationMetadataSoftwareData miningData visualizationInformation retrievalWorld Wide WebProgramming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract There are thousands of different per- and polyfluoroalkyl substances (PFAS) in everyday products and in the environment. Discerning the abundance and diversity of PFAS is essential for understanding sources, fate, exposure routes, and the associated health impacts of PFAS. While comprehensive detection of PFAS requires the use of nontargeted mass spectrometry, data processing is time intensive and prone to error. While automated approaches can compile all mass spectrometric evidence (e.g., retention time, isotopic pattern, fragmentation, and accurate mass) and provide ranking or scoring metrics for annotations, confident assignment of structure often still requires extensive manual review of the data. To aid this process, we present FluoroMatch Visualizer, an open-source free software which was developed to provide interactive visualizations which include normalized mass defect plots, retention time versus accurate mass plots, MS/MS fragmentation spectra, and tables of annotations and metadata. All graphs and tables are interactive and have cross-filtering such that when a user selects a feature, all other visuals highlight the feature of interest. Several filtering options have been integrated into this novel data visualization tool, specifically with the capability to filter by PFAS chemical series, fragment(s), assignment confidence, and MS/MS file(s). FluoroMatch Visualizer is part of FluoroMatch Suite, which consists of FluoroMatch Modular, FluoroMatch Flow, and FluoroMatch Generator. FluoroMatch Visualizer enables annotations to be extensively validated, increasing annotation confidence. The resulting visualizations and datasets can be shared online in an interactive format for community-based PFAS discovery. FluoroMatch visualizer holds potential to promote harmonization of nontargeted data processing and interpretation throughout the PFAS scientific community.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,455
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0130,000

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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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