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Enregistrement W4391543451 · doi:10.1038/s41564-023-01575-9

microbeMASST: a taxonomically informed mass spectrometry search tool for microbial metabolomics data

2024· article· en· W4391543451 sur OpenAlexfundno aff
Simone Zuffa, Robin Schmid, Anelize Bauermeister, Paulo Wender Portal Gomes, Andrés Mauricio Caraballo‐Rodríguez, Yasin El Abiead, Allegra T. Aron, Emily C. Gentry, Jasmine Zemlin, Michael J. Meehan, Nicole E. Avalon, Robert H. Cichewicz, Ekaterina Buzun, Marvic Carrillo Terrazas, Chia-Yun Hsu, Renee Oles, Adriana Vasquez Ayala, Jiaqi Zhao, Hiutung Chu, Mirte C. M. Kuijpers, Sara L. Jackrel, Fidele Tugizimana, Lerato Nephali, Ian A. Dubery, Ntakadzeni Edwin Madala, Eduarda Antunes Moreira, Letícia V. Costa‐Lotufo, Norberto Peporine Lopes, Paula Rezende‐Teixeira, Paula C. Jimenez, Bipin Rimal, Andrew D. Patterson, Matthew F. Traxler, Rita de Cássia Pessotti, Daniel Alvarado-Villalobos, Giselle Tamayo‐Castillo, Priscila Chaverrí, Efraín Escudero‐Leyva, Luis-Manuel Quirós-Guerrero, Alexandre Bory, Juliette Joubert, Adriano Rutz, Jean‐Luc Wolfender, Pierre‐Marie Allard, Andreas Sichert, Sammy Pontrelli, Benjamin Pullman, Nuno Bandeira, William H. Gerwick, Katia Gindro, Josep Massana‐Codina, Berenike Wagner, Karl Forchhammer, Daniel Petras, Nicole Aiosa, Neha Garg, Manuel Liebeke, Patric Bourceau, Kyo Bin Kang, Henna Gadhavi, Luiz Pedro S. de Carvalho, Mariana Silva dos Santos, Alicia Isabel Pérez‐Lorente, Carlos Molina‐Santiago, Diego Romero, Raimo Franke, Mark Brönstrup, Arturo Vera Ponce de León, Phillip B. Pope, Sabina Leanti La Rosa, Giorgia La Barbera, Henrik M. Roager, Martin Frederik Laursen, Fabian Hammerle, Bianka Siewert, Ursula Peintner, Cuauhtémoc Licona‐Cassani, Lorena Rodríguez-Orduña, Evelyn Rampler, Felina Hildebrand, Gunda Koellensperger, Harald Schoeny, Katharina Hohenwallner, Lisa Panzenboeck, Rachel Gregor, Ellis C. O’Neill, Eve Tallulah Roxborough, Jane Odoi, Nicole J. Bale, Su Ding, Jaap S. Sinninghe Damsté, Xue Li Guan, Jerry Cui, Kou‐San Ju, Denise Brentan Silva, Fernanda Motta Ribeiro Silva, Gilvan Ferreira da Silva, Héctor H. F. Koolen, Carlismari O. Grundmann, Jason A. Clement, Hosein Mohimani, Kirk Broders, Kerry L. McPhail, Sidnee E. Ober-Singleton, Christopher M. Rath, Daniel McDonald, Rob Knight, Mingxun Wang, Pieter C. Dorrestein

Notice bibliographique

RevueNature Microbiology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Arthritis and Musculoskeletal and Skin DiseasesNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of Allergy and Infectious DiseasesNational Center for Complementary and Integrative HealthNational Institute on AgingBiotechnology and Biological Sciences Research CouncilAgricultural Research ServiceNational Institutes of HealthJunta de AndalucíaNovo Nordisk FondenNorges ForskningsrådUniversidad de Costa RicaInstituto Tecnológico y de Estudios Superiores de MonterreyFundação de Amparo à Pesquisa do Estado do AmazonasMinisterio de Ciencia e InnovaciónFord FoundationNational Research Foundation of KoreaConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoNederlandse Organisatie voor Wetenschappelijk OnderzoekConsejo Nacional de Ciencia y TecnologíaNational Research FoundationAustrian Science FundDeutsche ForschungsgemeinschaftFundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do SulEidgenössische Technische Hochschule ZürichFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São PauloNational Institute of General Medical SciencesFrancis Crick InstituteUniversidad de MálagaNational Academies of Sciences, Engineering, and MedicineU.S. National Library of MedicineCanadian Institute for Advanced ResearchGordon and Betty Moore FoundationMinistry of Science and ICT, South KoreaNovo NordiskDeutsches Zentrum für InfektionsforschungMax-Planck-GesellschaftSimons FoundationHoward Hughes Medical InstituteU.S. Department of AgricultureNational Science FoundationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungU.S. Department of Health and Human Services
Mots-clésMetabolomicsComputational biologyMass spectrometryBiologyChemistryBioinformaticsChromatography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

microbeMASST, a taxonomically informed mass spectrometry (MS) search tool, tackles limited microbial metabolite annotation in untargeted metabolomics experiments. Leveraging a curated database of >60,000 microbial monocultures, users can search known and unknown MS/MS spectra and link them to their respective microbial producers via MS/MS fragmentation patterns. Identification of microbe-derived metabolites and relative producers without a priori knowledge will vastly enhance the understanding of microorganisms' role in ecology and human health.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0020,005
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0120,010

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,274 · 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

Citations114
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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