Local Sample Cohesion Normalization: Preserving Inherent Biological Heterogeneity in Metabolomics Data
Notice bibliographique
Résumé
Metabolomics data from biofluids like urine or cell cultures are frequently confounded by unwanted overall sample concentration (or dilution effects). Conventional normalization methods, such as Constant Sum Normalization (CSN), L2-Norm Normalization (L2N), Probabilistic Quotient Normalization (PQN), and Quantile Normalization (QT), rely on a unified global reference, failing to account for inherent biological heterogeneity (e.g., interindividual variability, subgroup divergences). This limitation can distort biological data structures and compromise downstream analyses. To address this issue, we developed Local Sample Cohesion Normalization (LSCN), that corrects dilution effects while preserving biological heterogeneity. LSCN constructs a sample-specific neighbor set for each spectrum based on pairwise similarity in a reduced-dimensional space and performs locally weighted normalization within these neighborhoods. This approach mitigates technical bias without enforcing artificial global uniformity. We rigorously validated LSCN against CSN, L2N, PQN, and QT normalization using simulated data sets with known heterogeneity and diverse real-world metabolomics data sets (urine, cells, tissues, tea leaves). LSCN demonstrated superior performance in Preserving heterogeneity, achieving significantly higher global and local structural similarity to ground-truth references; Retaining biological signals, enhancing identification of differential metabolites, correlation networks, pathway enrichment, and classification accuracy; and Effectively correcting dilution effects, yielding more accurate normalization factors and reduced within-group variance. LSCN offers a robust, biologically faithful preprocessing framework for metabolomics, improving reliability in downstream analyses.
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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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».