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Enregistrement W4416554645 · doi:10.1093/nar/gkaf1272

MiMeDB 2.0: the Human Microbial Metabolome Database for 2026

2025· article· en· W4416554645 sur OpenAlexafffund
Ray Kruger, Eponine Oler, Sukanta Saha, Jenna Poelzer, Scott Han, Mark Peter Punsalan, B. Green, Fahrin Bushra, Megane Kyes, Fehintola Disu, Julia Wakoli, Robyn Woudstra, Elykah Tejol, Omolola Fakutan, Fei Wang, Brian L. Lee, Tanvir Sajed, Siyang Tian, Claudia Torres-Calzada, Mark Berjanskii, Scott MacKay, Naama Karu, Rima Kaddurah‐Daouk, David S. Wishart

Notice bibliographique

RevueNucleic Acids Research · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMetabolomics and Mass Spectrometry Studies
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGenome AlbertaCanada Research ChairsCanada Foundation for InnovationNational Institutes of HealthNational Institute on AgingSocial Sciences and Humanities Research Council of CanadaWeston Family Foundation
Mots-clésMetabolomeMetaboliteHuman microbiomeHuman Microbiome ProjectMetabolomicsMicrobiomeIdentification (biology)MetagenomicsMicrobial metabolism

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Microbial Metabolome Database (MiMeDB) (https://mimedb.org) is a comprehensive, freely accessible resource linking human-associated microbes to the metabolites they produce, along with their connections to human health, disease, and diet. Since the release of MiMeDB 1.0 in 2023, the database has been substantially expanded and redesigned. Major updates include the systematic addition of millions of newly annotated genes and pathways, thousands of new metabolites, significantly expanded pathway and reaction coverage, along with broader representation of eukaryotic gut microbes. MiMeDB 2.0 now contains >12.9 million annotated microbial genes, over 23.1 million microbial pathways, 29 295 metabolites, 21 829 metabolic reactions, 3725 microbial species and strains, and 514 076 new experimental and predicted nuclear magnetic resonance and mass spectrometry spectra of microbial metabolites. New features, such as detailed microbial descriptions, metabolite origin tags, refined search filters, and species-specific reaction queries, have been added to enhance usability. Likewise, redesigned network and genome viewers have been implemented to support more comprehensive, intuitive, and integrated visualization of complex, multi-omic relationships. The significant addition of more metabolite spectral data and improved spectral search capabilities further strengthen metabolite identification and discovery. Together, these improvements make MiMeDB 2.0 one of the most comprehensive and user-friendly platforms for investigating the human microbiome at a molecular level and exploring the roles of microbes and microbial metabolites in human health, diet, and disease.

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)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Logiciel · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,169

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0500,053

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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreLogiciel

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

En bref

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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