Automatic NMR Spectral Profiling of Commercial Cow’s Milk
Notice bibliographique
Résumé
MagMet is a program capable of automatically processing and profiling one-dimensional (1D) 1 H NMR spectra of complex mixtures of small molecules. We have previously adapted MagMet for the automated analysis of human biofluids, including filtered serum and fecal extracts as well as beverages such as wine and beer. In this study, we have developed a new version of MagMet (MagMet-M) capable of profiling the 1D 1 H NMR spectra of commercial cow’s milk acquired at 700 MHz. This version of MagMet contains a library of 81 abundant, small molecule metabolites commonly detected in commercial cow’s milk samples. MagMet-M was optimized to accurately identify and quantify these metabolites in four types of commercial cow’s milk with varying milk fat content. The performance of the automated profiling by MagMet-M was evaluated by comparison to manual profiling using the commercial software Chenomx (version 8.3). Good agreement was observed between the two programs, with overall median and mean absolute percent error of 5 and 9%, respectively. Furthermore, automated analysis by MagMet-M is more than ten times faster than manual analysis, making MagMet-M suitable for high throughput applications. MagMet is available at https://www.magmet.ca .
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».