A Software Tool for Rapid and Automated Pre-Processing of Large-Scale Serum Metabolomic Data by Multisegment Injection-Capillary Electrophoresis-Mass Spectrometry
Notice bibliographique
Résumé
Mass spectrometry (MS)-based metabolomics often rely on separation techniques when analyzing complex biological specimens to improve method resolution, metabolome coverage, quantitative performance, and/or unknown identification. However, low sample throughput and complicated data pre-processing procedures remain major barriers to affordable metabolomic studies that are also scalable to large populations. Herein, we introduce PeakMeister as a new software tool in the R statistical environment to enable the automated processing of serum metabolomic data acquired by multisegment injection-capillary electrophoresis-mass spectrometry (MSI-CE-MS) under positive ion mode. MSI-CE-MS takes advantage of a multiplexed separation format involving serial injection of 13 serum/plasma filtrate samples, quality controls, calibrants and/or blanks introduced within a single analytical run (<4 min/sample). We performed a rigorous validation of PeakMeister by analyzing 47 cationic metabolites consistently measured in 5,000 serum samples from the Brazilian National Survey on Child Nutrition (ENANI-2019) comprising a total of 224,983 sample peaks analyzed in three batches over an eight-month period. A migration time index using a panel of internal standards was introduced to correct for large variations in apparent migration times, which allowed for reliable peak picking, peak integration and sample position assignment for serum metabolites having a single co-migrating stable-isotope internal standard or two flanking internal standards. PeakMeister accelerated data pre-processing times by 30-fold compared to manual processing of MSI-CE-MS data by an experienced analyst using vendor software, while also achieving excellent peak annotation fidelity (median accuracy > 99.9%), acceptable intermediate precision (median CV = 16.0 %), consistent metabolite peak integration (mean bias = 2.1%), and good mutual agreement when quantifying 16 plasma metabolites from NIST SRM-1950 (mean bias = -1.3%). We also report reference intervals for 40 serum metabolites in a national nutritional survey of children under 5 years of age (ENANI-2019). MSI-CE-MS in conjunction with PeakMeister allows for rapid and automated data pre-processing of large-scale metabolomic studies while tolerating long-term migration time shifts without the need for complicated dynamic time warping or effective mobility scale transformations.
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 | 0,007 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,021 | 0,013 |
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 ».