MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4416354948 · doi:10.1101/2025.11.18.689170

Charting the undiscovered metabolome with synthetic multiplexing implicates ibuprofen-carnitine in myotoxicity

2025· preprint· en· W4416354948 sur OpenAlexaff
Abubaker Patan, Shipei Xing, Vincent Charron‐Lamoureux, Zhewen Hu, Victoria Deleray, Julius Agongo, Yasin El Abiead, Helena Mannochio-Russo, Ipsita Mohanty, Harsha Gouda, Jasmine Zemlin, Prajit Rajkumar, Carlynda Lee, Daniel Leanos, Noah Weimann, Wataru Tsuda, Kine Eide Kvitne, Haoqi Nina Zhao, Simone Zuffa, Vivian Nguyen, A. M. de Andrade, Wilhan Donizete Gonçalves Nunes, Andrés Mauricio Caraballo‐Rodríguez, Lurian Caetano David, Jeremy Carver, Nuno Bandeira, Mingxun Wang, Lindsey A. Burnett, Dionicio Siegel, Pieter C. Dorrestein

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensIONICS Mass Spectrometry (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMetabolomeAnnotationMultiplexingResource (disambiguation)Synthetic dataIdentification (biology)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In untargeted metabolomics, reference MS/MS libraries are essential for structural annotation, yet currently explain only 6.9% of the more than 1.7 billion MS/MS spectra in public repositories. We hypothesized that many unannotated features arise from simple, biologically plausible transformations of endogenous and exposure-derived compounds. To test this, we created a reference resource by synthesizing over 100,000 compounds using multiplexed reactions that mimic such biochemical transformations. 91% of the compounds synthesized are absent from existing structural databases. Through improvements in the construction of the computational infrastructure that enables pan repository-scale MS/MS comparisons, searching this biologically inspired MS/MS library increased the overall reference-based match rate by 17.4%, yielding over 60 million new matches and raising the global pan-repository MS/MS annotation rate to 8.1%. By facilitating structural hypotheses for previously uncharacterized MS/MS data, this framework expands the accessible detectable biochemical landscape across human, animal, plant, and microbial systems, revealing previously undescribed metabolites such as ibuprofen-carnitine and 5-ASA-phenylpropionic acid conjugates arising from drug-host and host-microbiome co-metabolism.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory)→Même sujetMetabolomics and Mass Spectrometry Studies→Travaux en français237 207→