Closing the Knowledge Gap of Post-Acquisition Sample Normalization in Untargeted Metabolomics
Notice bibliographique
Résumé
Sample normalization is a crucial step in metabolomics for fair quantitative comparisons. It aims to minimize sample-to-sample variations due to differences in the total metabolite amount. When samples lack a specific metabolic quantity to accurately represent their total metabolite amounts, post-acquisition sample normalization becomes essential. Despite many proposed normalization algorithms, understanding remains limited of their differences, hindering the selection of the most suitable one for a given metabolomics study. This study bridges this knowledge gap by employing data simulation, experimental simulation, and real experiments to elucidate the differences in the mechanism and performance among common post-acquisition sample normalization methods. Using public datasets, we first demonstrated the dramatic discrepancies between the outcomes of different sample normalization methods. Then, we benchmarked six normalization methods: sum, median, probabilistic quotient normalization (PQN), maximal density fold change (MDFC), quantile, and class-specific quantile. Our results show that most normalization methods are biased when there is unbalanced data, a phenomenon where the percentages of up- and downregulated metabolites are unequal. Notably, unbalanced data can be sourced from the underlying biological differences, experimental perturbations, and metabolic interference. Beyond normalization algorithms and data structure, our study also emphasizes the importance of considering additional factors contributed by data quality, such as background noise, signal saturation, and missingness. Based on these findings, we propose an evidence-based normalization strategy to maximize sample normalization outcomes, providing a robust bioinformatic solution for advancing metabolomics research with a fair quantitative comparison.
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 | 0,049 | 0,099 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,005 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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.
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 ».