From Reverse Phase Chromatography to HILIC: Graph Transformers Power Method-Independent Machine Learning of Retention Times
Notice bibliographique
Résumé
Liquid chromatography (LC) is a cornerstone of analytical separations, but comparing the retention times (RTs) across different LC methods is challenging because of variations in experimental parameters such as column type and solvent gradient. Nevertheless, RTs are powerful metrics in tandem mass spectrometry (MS 2 ) that can reduce false positive rates for metabolite annotation, differentiate isobaric species, and improve peptide identification. Here, we present Graphormer-RT, a novel graph transformer that performs the first single-model method-independent prediction of RTs. We use the RepoRT data set, which contains 142,688 reverse phase (RP) RTs (from 191 methods) and 4,373 HILIC RTs (from 49 methods). Our best RP model (trained and tested on 191 methods) achieved a test set mean average error (MAE) of 29.3 ± 0.6 s, comparable performance to the state-of-the-art model which was only trained on a single LC method. Our best-performing HILIC model achieved a test MAE = 42.4 ± 2.9 s. We expect that Graphormer-RT can be used as an LC “foundation model”, where transfer learning can reduce the amount of training data needed for highly accurate “specialist” models applied to method-specific RP and HILIC tasks. These frameworks could enable the machine optimization of automated LC workflows, improved filtration of candidate structures using predicted RTs, and the in silico annotation of unknown analytes in LC-MS 2 measurements.
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 | 0,002 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 ».