OpenMS 3 enables reproducible analysis of large-scale mass spectrometry data
Notice bibliographique
Résumé
Mass spectrometry has become an indispensable tool in the life sciences.The new major version 3 of the computational framework OpenMS provides signi cant advancements regarding open, scalable, and reproducible high-throughput work ows for proteomics, metabolomics, and oligonucleotide mass spectrometry.OpenMS makes analyses from emerging elds available to experimentalists, enhances computational work ows, and provides a reworked Python interface to facilitate access for bioinformaticians and data scientists. MainMass spectrometry (MS) is an analytical technique with a wide range of biological and medical applications, which can produce data on the terabyte scale demanding large-scale high-throughput analysis.Computational mass spectrometry seeks to distill MS data into insights that advance understanding in the life sciences.Here we proudly present OpenMS 3, which is a major leap forward in support for omics data beyond proteomics (e.g., metabolomics and RNA/DNA), support for work ow systems, and an improved user experience.OpenMS is an actively maintained, open-source software project that has aided mass spectrometrists with their data processing since 2002.It started as a C++ library and has expanded to include applications, Python libraries, work ows, and documentation repositories.Since the release of OpenMS 2.0 in 2015, more than 20,000 Git commits were created by more than 150 developers contributing code.Here, we discuss major new features and highlight how developers and experimentalists can bene t from OpenMS 3.The OpenMS framework provides users and developers with a large collection of MS-related algorithms, tools, and work ows.The OpenMS tools 1 can be combined into powerful analysis work ows.The
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,014 | 0,007 |
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 ».