An Analytical Strategy for Reliable Metabolome Analysis of Clinical Leftover Sera Using Timed Aliquoting
Notice bibliographique
Résumé
Accurate metabolome analysis depends not only on advanced analytical techniques but also on strict control of preanalytical variables. This study presents an analytical strategy for reliable untargeted metabolomics using clinical leftover sera, focusing on the impact of timed aliquoting during short-term storage. Leftover serum samples from routine clinical testing, typically stored at 4 °C for up to 7 days, offer a valuable and accessible resource for biomarker discovery. However, variable delays in sample aliquoting and storage can compromise metabolite stability. We used high-coverage 12 C-/ 13 C-dansylation LC–MS to profile the amine/phenol submetabolome in serum samples collected from healthy individuals at multiple time points postdraw. The study included 630 LC–MS runs (105 subjects × 6 time points) in the discovery set and 280 runs (70 subjects × 4 time points) in the validation set, quantifying 1382 and 1352 metabolites, respectively. Although time-dependent changes in metabolite abundances were observed, these shifts were relatively small between adjacent time points. Notably, clear sex-based metabolic separation was observed when using samples aliquoted at the same time or within 24-h intervals, whereas discriminatory power diminished when samples with longer storage time differences were combined. These findings demonstrate that, with carefully timed aliquoting, clinical leftover sera can be reliably used for metabolomics. Our study establishes a practical and scalable workflow to control preanalytical variation─specifically by minimizing storage time differences─thereby enabling broader use of clinical samples in biomarker discovery and population-scale metabolomics.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».