A Comprehensive Model for Separating Systematic Bias and Noise in Metabolomic Timecourse Data—A Nonlinear B‐Spline Mixed‐Effects Approach
Notice bibliographique
Résumé
The simultaneous detection of tens to hundreds of metabolites in a single metabolomic timecourse sample offers a unique but often unrealized opportunity for quantification validation. An individual timecourse fit for each metabolite fundamentally convolutes measurement noise with systematic sample bias (stemming from, for example, variable sample dilution, extraction, and normalization). However, since systematic bias, by its definition, influences all metabolites within a sample in a similar fashion, it can be identified and corrected through the simultaneous fit of all detected metabolites in a single timecourse model. This study presents a nonlinear B-spline mixed-effects model as a convenient formulation capable of estimating and correcting such bias. The proposed model was successfully applied to real cell culture data and validated using simulated timecourse data perturbed with varying degrees of random noise and systematic bias. The model was able to accurately correct systematic bias of 3%-10% to within 0.5% on average for typical data. An R package for the correction model has been developed to facilitate model adoption and use. The proposed nonlinear B-spline mixed-effects formulation is general enough for application to a broad range of research areas beyond just cell culture metabolomics.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».