A Full Scan Data Review Tool to Match the Speed of Acoustic Ejection Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Acoustic ejection mass spectrometry (AEMS) has recently emerged as the premier ultrahigh-throughput mass spectrometric methodology for drug discovery and related fields. The ultrahigh analytical speed (~1 s/sample) of AEMS has significantly enhanced the efficiency of many high throughput applications. As a result, a data processing and reviewing tool with a matching speed is in high demand for the large amount of data generated, especially for applications such as quality control (QC) of compound collections and high throughput chemistry, where full-scan MS data required convoluted subsequent peak extraction and evaluation. In this study, we demonstrated the feasibility of a tool developed specifically for this purpose. The process using the tool involved automated splitting of the full scan data to correlate well positions with each signal peak, extraction of expected mass traces, and subsequent peak integration. Data evaluation based on verification rules, such as detected mass accuracy, isotopic pattern, and signal-to-noise ratio (S/N), enabled a comprehensive assessment of sample quality that was complemented by visualization in the form of a plate heat map generated from the selected rules. The tool demonstrated fast and straightforward data review and reporting and, more importantly, at a matching speed of sample analysis by acoustic ejection mass spectrometry. The choice of data processing and storage over the cloud further facilitated results sharing among data users.
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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 | 0,018 | 0,054 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,036 | 0,020 |
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 ».