MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4379053981 · doi:10.1021/acs.analchem.3c01078

An <i>In Silico</i> Infrared Spectral Library of Molecular Ions for Metabolite Identification

2023· article· en· W4379053981 sur OpenAlexafffund
Kas J. Houthuijs, Giel Berden, Udo F. H. Engelke, Vasuk Gautam, David S. Wishart, Ron A. Wevers, Jonathan Martens, Jos Oomens

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesStichting voor de Technische WetenschappenNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekCanada Foundation for Innovation
Mots-clésChemistryIn silicoInfrared spectroscopySpectral lineDatabase search engineIdentification (biology)Biological systemComputational biologyComputer scienceSearch enginePhysicsInformation retrieval

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Infrared ion spectroscopy (IRIS) continues to see increasing use as an analytical tool for small-molecule identification in conjunction with mass spectrometry (MS). The IR spectrum of an m / z selected population of ions constitutes a unique fingerprint that is specific to the molecular structure. However, direct translation of an IR spectrum to a molecular structure remains challenging, as reference libraries of IR spectra of molecular ions largely do not exist. Quantum-chemically computed spectra can reliably be used as reference, but the challenge of selecting the candidate structures remains. Here, we introduce an in silico library of vibrational spectra of common MS adducts of over 4500 compounds found in the human metabolome database. In total, the library currently contains more than 75,000 spectra computed at the DFT level that can be queried with an experimental IR spectrum. Moreover, we introduce a database of 189 experimental IRIS spectra, which is employed to validate the automated spectral matching routines. This demonstrates that 75% of the metabolites in the experimental data set are correctly identified, based solely on their exact m / z and IRIS spectrum. Additionally, we demonstrate an approach for specifically identifying substructures by performing a search without m / z constraints to find structural analogues. Such an unsupervised search paves the way toward the de novo identification of unknowns that are absent in spectral libraries. We apply the in silico spectral library to identify an unknown in a plasma sample as 3-hydroxyhexanoic acid, highlighting the potential of the method.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationmedium
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,264 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Méthodes

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

En bref

Citations16
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAnalytical ChemistryMême sujetMetabolomics and Mass Spectrometry StudiesTravaux en français237 207