Welcome to the machine: how machine learning identified metabolomic changes in <i>Brachypodium distachyon</i> under stress
Notice bibliographique
Résumé
Plants produce an incredible array of specialized metabolites that are used to attract pollinators, deter herbivores, communicate with each other, and regulate their own growth and physiology.It has been estimated that plants as a whole produce over one million different metabolites (Afendi et al., 2011), but investigations into these chemicals remain difficult due to an inability to identify unique compounds from metabolomic data.As the primary means of annotating mass spectrometry data are to compare peaks with previously described standards, less than 5% of plant metabolites can be identified in untargeted metabolomic experiments (da Silva et al., 2015).While working as a postdoctoral researcher with Robert Last at Michigan State University, Gaurav Moghe used molecular biochemistry, mass spectrometry, and computational techniques to study the biosynthesis of acylsugars, which are specialized metabolites found in the Solanaceae.This involved hand-annotating each acylsugar peak obtained from the mass spectrometer, which took a substantial amount of time and labor.Once he started his own lab at Cornell University, Moghe wondered how he could improve the identification of these peaks using computational approaches.He and his PhD student Elizabeth Mahood found that rule-based annotations and molecular networking approaches could be useful for specific experiments.For example, they wrote Python scripts to identify anthocyanin/flavonoid-like peaks from sweet potatoes (Ipomoea batatas) (Bennett et al., 2021).However, this rulebased approach could not be used for the broader plant metabolome, which is much more complex, diverse, and unknown.To overcome this hurdle, Mahood started using a new machine learning tool called CANOPUS to predict structural classes of metabolites (D€ uhrkop et al., 2021).Mahood's research was part of a larger Joint Genome Institute (JGI)-sponsored project attempting to correlate transcriptomic and metabolomic data to better annotate metabolic gene function in the model grass Brachypodium distachyon.The goal was to devise a set of experiments
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 | 0,005 | 0,027 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,007 |
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 ».