Mechanistic Understanding of the Discrepancies between Common Peak Picking Algorithms in Liquid Chromatography–Mass Spectrometry-Based Metabolomics
Notice bibliographique
Résumé
Inconsistent peak picking outcomes are a critical concern in processing liquid chromatography-mass spectrometry (LC-MS)-based untargeted metabolomics data. This work systematically studied the mechanisms behind the discrepancies among five commonly used peak picking algorithms, including CentWave in XCMS, linear-weighted moving average in MS-DIAL, automated data analysis pipeline (ADAP) in MZmine 2, Savitzky-Golay in El-MAVEN, and FeatureFinderMetabo in OpenMS. We first collected 10 public metabolomics datasets representing various LC-MS analytical conditions. We then incorporated several novel strategies to (i) acquire the optimal peak picking parameters of each algorithm for a fair comparison, (ii) automatically recognize false metabolic features with poor chromatographic peak shapes, and (iii) evaluate the real metabolic features that are missed by the algorithms. By applying these strategies, we compared the true, false, and undetected metabolic features in each data processing outcome. Our results show that linear-weighted moving average consistently outperforms the other peak picking algorithms. To facilitate a mechanistic understanding of the differences, we proposed six peak attributes: ideal slope, sharpness, peak height, mass deviation, peak width, and scan number. We also developed an R program to automatically measure these attributes for detected and undetected true metabolic features. From the results of the 10 datasets, we concluded that four peak attributes, including ideal slope, scan number, peak width, and mass deviation, are critical for the detectability of a peak. For instance, the focus on ideal slope critically hinders the extraction of true metabolic features with low ideal slope scores in linear-weighted moving average, Savitzky-Golay, and ADAP. The relationships between peak picking algorithms and peak attributes were also visualized in a principal component analysis biplot. Overall, the clear comparison and explanation of the differences between peak picking algorithms can lead to the design of better peak picking strategies in the future.
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 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 | 0,033 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 ».