Comprehensive, Quantitative Analysis of SRM 1950: the NIST Human Plasma Reference Material
Notice bibliographique
Résumé
Many analytical methods have been developed for performing targeted metabolomics. By combining multiple analytical techniques, comprehensive coverage of the metabolome can be achieved. We combined multiple analytical techniques to comprehensively and quantitatively characterize the widely studied NIST human plasma reference material, SRM 1950. Our goal was to provide a large, well-validated list of confident metabolite concentration values (i.e., benchmarks) to assist the metabolomics community in its calibration and comparison efforts. We used four analytical platforms: high-resolution NMR spectroscopy, direct injection tandem MS (DI-MS/MS), liquid chromatography tandem MS (LC-MS/MS), and inductively coupled plasma MS (ICP-MS). Eight validated analytical assays were run, yielding accurate quantitative measurements for 728 unique metabolites or metabolite species. Through computer-aided literature mining, we identified another 330 unique metabolites previously quantified in SRM 1950. We compared NIST-certified values along with literature-derived concentrations/ranges to the metabolite concentrations measured by our four platforms and eight assays. From these assays/platforms, we generated a list of high-confidence concentration values of 1058 metabolites or metabolite species in SRM 1950 including data for 60 amino acids/related compounds, 48 bile acids, 72 amines/sugars/alcohols, 21 metals, 8 catecholamines, 11 vitamins, 92 organic acids, 40 fatty acids/steroids/nucleobases/indole derivatives, 5 polyfluorinated compounds, 7 carotenoids, 39 acylcarnitines, 76 oxylipins, 13 sterols, and 566 lipids/lipid species. This data set represents the most complete quantitative characterization of SRM 1950. An online database (SRM1950-DB) containing 1058 plasma metabolites/metabolite species in SRM 1950, their structures, HMDB IDs, mass, chemical class, concentrations, references, and reliability is freely available at https://srm1950-data.wishartlab.com.
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 | 0,014 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,003 |
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.
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 ».