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Enregistrement W4400870202 · doi:10.1021/acsfoodscitech.4c00298

Automatic Chemical Profiling of Wine by Proton Nuclear Magnetic Resonance Spectroscopy

2024· article· en· W4400870202 sur OpenAlexafffund
Brian L. Lee, Manoj Kumar Rout, Ying Dong, Matthias Lipfert, Mark Berjanskii, Fatemeh Shahin, Dipanjan Bhattacharyya, Alyaa Selim, Rupasri Mandal, David S. Wishart

Notice bibliographique

RevueACS Food Science & Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueFermentation and Sensory Analysis
Établissements canadiensThe Metabolomics Innovation CentreUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesDirectorate for Biological SciencesNational Institutes of HealthMultiple Sclerosis International FederationNational Center for Complementary and Integrative HealthCanada Foundation for InnovationUniversity of AlbertaAlberta InnovatesOffice of Dietary Supplements
Mots-clésWineProfiling (computer programming)Nuclear magnetic resonanceNuclear magnetic resonance spectroscopySpectroscopyMaterials scienceChemistryAnalytical Chemistry (journal)PhysicsComputer scienceEnvironmental chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide We report the development of MagMet-W (magnetic resonance for metabolomics of wine), a software program that can automatically determine the chemical composition of wine via 1 H nuclear magnetic resonance (NMR) spectroscopy. MagMet-W is an extension of MagMet developed for the automated metabolomic analysis of human serum by 1 H NMR. We identified 70 compounds suitable for inclusion into MagMet-W. We then obtained 1D 1 H NMR reference spectra of the pure compounds at 700 MHz and incorporated these spectra into the MagMet-W compound library. The processing of the wine NMR spectra and profiling of the 70 wine compounds were then optimized based on manual 1 H NMR analysis. MagMet-W can automatically identify 70 wine compounds in most wine samples and can quantify them to 10–15% of the manually determined concentrations, and it can analyze multiple spectra simultaneously, at 10 min per spectrum. The MagMet-W Web server is available at https://www.magmet.ca .

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,014

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 technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,003

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 GPT0,235
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations10
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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