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Enregistrement W4385461286 · doi:10.26434/chemrxiv-2023-0s196

A surrogate signal model for automated 1D 1H NMR compound quantification

2023· preprint· en· W4385461286 sur OpenAlexafffund
Roy Chih Chung Wang, David A. Campbell, Miroslava Čuperlović‐Culf

Notice bibliographique

RevueChemRxiv · 2023
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueMicrofluidic and Capillary Electrophoresis Applications
Établissements canadiensUniversity of OttawaBank of CanadaCarleton UniversityNational Research Council Canada
Organismes subventionnairesNational Research Council Canada
Mots-clésGenerative modelBioprocessNuclear magnetic resonance spectroscopyBiological systemMetabolomicsProcess analytical technologyComputer scienceNuclear magnetic resonanceChemistryArtificial intelligencePhysicsChromatographyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Bioreactors are useful tools for bioprocessing and production of biologics, gene therapies and vaccines. Streaming data-driven process control systems can be valuable in lowering the cost of production or discovering novel reaction pathways. Nuclear Magnetic resonance (NMR) is an inexpensive spectroscopy technique that has characteristics that make it appropriate for on-line, high-throughput measurement of metabolic changes in a bioreactor vessel. Future quantitative NMR (qNMR) advancements for processing this type of streaming data could grant a unique possibility for in-situ bioprocessing applications. One significant challenge for 1D 1H qNMR is that the spectrum of a compound can deviate from its spectrum in a reference setting, especially across the various spectrometer frequency and concentration profile of metabolite mixture in the biofluid sample. A robust predictive or constraint model on the generative mechanism of the measured NMR signal can help guide future qNMR developments. We present an approximated 1D 1H NMR signal model that shows promise in fitting chemical shifts and other interpretable parameters for small mixtures of compounds. Our model use reference chemistry parameters of compounds to derive patterns between its nuclei via spin Hamiltonian simulations and hierarchical convex clustering on a spin angular momentum feature between the nuclei, which are quantum subsystems. These patterns are used to construct a surrogate model of the compound mixture with a lower degrees-of-freedom. Our approach does not require any phase or baseline correction techniques to pre-process the data, making it a generative model that fully accounts for the relative phase information, which is usually attenuated in a heuristic manner and ignored in conventional NMR data processing. We demonstrate the potential of this new methodology by fitting against real-world NMR reference compound 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 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)0,005
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,221 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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