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Enregistrement W4414193465 · doi:10.1021/acs.analchem.5c03274

Securing the Future of NMR Metabolomics Reproducibility: A Call for Standardized Reporting

2025· review· en· W4414193465 sur OpenAlexafffund
Erik R. Andersson, Amanda L. Bayless, Robert B. Brua, Fabio Casu, Leo L. Cheng, Munki Choo, Arthur S. Edison, Hamid R. Eghbalnia, Candace C. Fleischer, Gonçalo J. Gouveia, Jeffrey C. Hoch, Gagandeep Kaur, Dawei Li, Wimal Pathmasiri, István Pelczer, Fay Probert, Daniel Raftery, David Rovnyak, Michael Secreto, Tracey B. Schock, Panteleimon G. Takis, Mario Uchimiya, David S. Wishart, Ali Yılmaz, Lloyd W. Sumner, Robert Powers, Valérie Copié, Teklab Gebregiworgis

Notice bibliographique

RevueAnalytical Chemistry · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensWestern UniversityUniversity of AlbertaEnvironment and Climate Change Canada
Organismes subventionnairesDivision of Biological InfrastructureNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Institute of Diabetes and Digestive and Kidney DiseasesNational Institute of General Medical SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMetabolomicsComparabilityMultidisciplinary approachField (mathematics)Experimental dataSample (material)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolomics is a rapidly growing multidisciplinary field with ever increasing demand and usability, which is attracting a surge of new researchers. While their varied skill sets, scientific questions, and approaches enrich the field with fresh perspectives and innovation, individual investigators also bring wide-ranging levels of metabolomics-specific experience and diverse areas of interest. These factors introduce considerable variability and inconsistency in both the methodology and reporting. A recent comparative literature review of nuclear magnetic resonance (NMR) metabolomics from studies published in 2010 and 2020 revealed significant shortcomings in the reporting of experimental details necessary for evaluating both the scientific rigor and the reproducibility of NMR-based metabolomics experiments. Each stage of metabolomics research contains multiple methodological choices and various optimization parameters, all of which can introduce experimental bias and alter the study results. This emphasizes the need for proper reporting to enhance reproducibility, data reusability, and study comparability. To address these concerns, the NMR Special Interest Group within the Metabolomics Association of North America presents reporting recommendations focused on fundamental aspects of NMR metabolomics research identified from the detailed literature review report. These include specifics with respect to study design, sample preparation, data acquisition, data processing and analysis, data accessibility, and comparability to previous studies. Also presented is a complementary list of seminal papers in the field to guide the study design and implementation of NMR metabolomics experiments. This initiative seeks to enhance the long-term impact of NMR metabolomics by supporting high-quality, reproducible, and impactful data collected from well-executed and thoroughly reported studies.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,777
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,848
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesMétarecherche
DomaineSignal candidat: Présentation des résultats · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,223
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,7770,848
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,007
Bibliométrie0,0170,015
Études des sciences et des technologies0,0060,032
Communication savante0,0410,052
Science ouverte0,0180,026
Intégrité de la recherche0,0160,034
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,004

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.

Tête enseignante Opus0,029
Tête enseignante GPT0,348
Écart entre enseignants0,319 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
DomainePrésentation des résultats
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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