Article (Périodiques scientifiques)
patRoon 2.0: Improved non-target analysis workflows including automated transformation product screening
Helmus, Rick; van de Velde, Bas; Brunner, Andrea M. et al.
2022In Journal of Open Source Software, 7 (71), p. 4029
Peer reviewed
 

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Mots-clés :
non-target screening; high resolution mass spectrometry
Résumé :
[en] Non-target analysis (NTA) via chromatography coupled to high resolution mass spectrometry (HRMS) is used to monitor and identify organic chemicals in the environment. Biotic and abiotic processes can transform original chemicals (parents) into transformation products (TPs). These TPs can be of equal or more concern than their parent compounds and are therefore critical to monitor and identify in the environment (Escher & Fenner, 2011; Farré et al., 2008), often with NTA. Given the amount of data generated by NTA, advanced automated data processing workflows are essential. The open-source, R-based (R Core Team, 2021) platform patRoon (Helmus, ter Laak, et al., 2021) offers automated, straightforward, flexible and comprehensive NTA workflows. This article describes improvements introduced in patRoon 2.0, including extensive TP screening and simultaneous processing of positive and negative HRMS data. The updated documentation and code are available via https://rickhelmus.github.io/patRoon and archived in Helmus, Velde, et al. (2021).
Disciplines :
Physique, chimie, mathématiques & sciences de la terre: Multidisciplinaire, généralités & autres
Auteur, co-auteur :
Helmus, Rick
van de Velde, Bas
Brunner, Andrea M.
ter Laak, Thomas L.
van Wezel, Annemarie P.
SCHYMANSKI, Emma  ;  University of Luxembourg > Luxembourg Centre for Systems Biomedicine (LCSB)
Co-auteurs externes :
yes
Langue du document :
Anglais
Titre :
patRoon 2.0: Improved non-target analysis workflows including automated transformation product screening
Date de publication/diffusion :
2022
Titre du périodique :
Journal of Open Source Software
ISSN :
2475-9066
Volume/Tome :
7
Fascicule/Saison :
71
Pagination :
4029
Peer reviewed :
Peer reviewed
Projet FnR :
FNR12341006 - Environmental Cheminformatics To Identify Unknown Chemicals And Their Effects, 2018 (01/10/2018-30/09/2023) - Emma Schymanski
Disponible sur ORBilu :
depuis le 12 mars 2022

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