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Enregistrement W6950379558 · doi:10.5683/sp3/sigtun

Supporting information for "HormonomicsDB: A novel workflow for the untargeted analysis of plant growth regulators and hormones"

2022· dataset· en· W6950379558 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueBorealis · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensUniversity of the Fraser ValleyUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkflowMetabolomicsIdentification (biology)Protocol (science)Function (biology)MetaboliteSystems biology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Metabolomics allows for the simultaneous determination of all metabolites in a system. Despite significant advances in the field, compound identification remains a challenge. Prior knowledge of the compound classes of interest which are appropriate to a system can help to can help to improve metabolite identification. Hormones are a small signaling molecules, which function in coordination to direct all aspects of development, function and reproduction in living systems and which also pose challenges as environmental contaminants. By nature of their function, hormones are present at low levels in tissues, stored in many forms and mobilized rapidly in response to a stimulus making them difficult to measure, identify and quantify. Hormonomics is a new method for identification of all known and predicted hormones, their precursors, storage forms and metabolites in a biological system. We developed HormonomicsDB a tool which can be used to query an untargeted mass spectrometry (MS) dataset against a database of more than 200 known hormones, their precursors and metabolites. The protocol encompasses sample preparation, analysis, and data processing and is designed to minimize degradation of labile hormones. The plant system is used a model to illustrate the workflow and data acquisition and interpretation. Analytical conditions were standardized to a 30 min analysis time using a common solvent system to allow for easy transfer by a researcher with basic knowledge of MS. Incorporation of synthetic biotransformations algorithms allows for prediction of novel metabolites and conjugates. We performed a meta-analysis of 14 liquid chromatography-MS plant metabolomics studies using our HormonomicsDB web-tool. This protocol is suitable for use on any liquid chromatography-MS based system with compatible column and buffer system and enables the characterization of the known hormonome across a diversity of samples, as well as hypothesis generation to reveal knew insights into hormone signaling networks. Contained in this repository is the supporting information for this publication, including the summary list of all hormones archived in HormonomicsDB, and information from the meta-analysis described in this publication.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,245 · 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

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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