RT-Pred: A web server for accurate, customized liquid chromatography retention time prediction of chemicals
Notice bibliographique
Résumé
• RT-Pred uses retention behavior of compounds to predict their retention times. • Uses advanced machine learning for accurate RT predictions and model creation. • Adaptable to any liquid chromatography setup for custom model building. • Achieves correlation coefficients of 0.95 (training) and 0.91 (validation). • Free, user-friendly, searchable and downloadable web-based tool. High-performance liquid chromatography (HPLC) together with mass spectrometry (MS) is routinely used to separate, identify and quantify chemicals. HPLC data also provides retention time (RT) which can be aligned with structural data. Recent developments in machine learning (ML) have improved our ability to predict RTs from known or postulated chemical structures, allowing RT data to be used more effectively in LC-MS-based compound identification. However, RT data is highly specific to each chromatographic method (CM) and hundreds of different CMs with interdependent parameters are used in separations. This has limited the application of ML-based RT predictions in compound identification. Here we introduce an easy-to-use RT prediction webserver (called RT-Pred) that predicts RTs for molecules across most chromatographic setups. RT-Pred not only supports its own in-house CM-specific RT predictors, it allows users to easily train a custom RT-Pred model using their own RT data on their own CM and to predict RTs with that custom model. RT-Pred also supports RT and compound searches against its own database of millions of predicted RTs spanning >40 different CMs. RT-Pred is also uniquely capable of accurately identifying compounds that will elute in the void volume or be retained on the column. Including this void/retained/eluted classifier significantly improves RT-Pred's performance. Tests indicate that RT-Pred had an average coefficient of determination (R²) of 0.95 over 20 different CMs. Comparisons of RT-Pred against other RT predictors showed that RT-Pred achieved lower mean absolute errors and higher R² scores than any other published RT predictor. RT-Pred is freely available at https://rtpred.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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».