{rfName}
rM

Indexat a

Llicència i ús

Icono OpenAccess

Citacions

11

Altmetrics

Grant support

The authors acknowledge the financial support of the Spanish Ministry of Economy and Competitivity through the project RTI2018096061-B-100. GB acknowledges the financial support of the European Union's Horizon 2020 research and innovation program under the Marie Sklodowska-Curie grant Agreement No. 713679 and the Universitat Rovira i Virgili (URV). LS acknowledges the financial support of Universitat Rovira i Virgili through the pre-doctoral grant 2017PMF-PIPF-60. MGA acknowledges the financial support from the Agency for Management of University and Research Grants of the Generalitat de Catalunya (AGAUR) through the postdoctoral grant 2018 BP 00188.

Anàlisi d'autories institucional

Garcia-Altares, MAutor o coautor

Compartir

19 dedesembre de 2023
Publicacions
>
Article
Sí

rMSIfragment: improving MALDI-MSI lipidomics through automated in-source fragment annotation

Publicat a:Journal Of Cheminformatics. 15 (1): 80- - 2023-09-15 15(1), DOI: 10.1186/s13321-023-00756-2

Autors: Baquer, Gerard; Semente, Lluc; Rafols, Pere; Martin-Saiz, Lucia; Bookmeyer, Christoph; Fernandez, Jose A; Correig, Xavier; Garcia-Altares, Maria

Afiliacions

Inst Invest Sanit Pere Virgili, Tarragona, Spain - Autor o coautor
Spanish Biomed Res Ctr Diabet & Associated Metab D, Madrid, Spain - Autor o coautor
Univ Basque Country UPV EHU, Fac Sci & Technol, Dept Phys Chem, Leioa, Spain - Autor o coautor
Univ Munster, Inst Hyg, Munster, Germany - Autor o coautor
Univ Rovira I Virgili, Dept Elect Engn, Tarragona, Spain - Autor o coautor
Veure més

Resum

Matrix-Assisted Laser Desorption Ionization Mass Spectrometry Imaging (MALDI-MSI) spatially resolves the chemical composition of tissues. Lipids are of particular interest, as they influence important biological processes in health and disease. However, the identification of lipids in MALDI-MSI remains a challenge due to the lack of chromatographic separation or untargeted tandem mass spectrometry. Recent studies have proposed the use of MALDI in-source fragmentation to infer structural information and aid identification. Here we present rMSIfragment, an open-source R package that exploits known adducts and fragmentation pathways to confidently annotate lipids in MALDI-MSI. The annotations are ranked using a novel score that demonstrates an area under the curve of 0.7 in ROC analyses using HPLC-MS and Target-Decoy validations. rMSIfragment applies to multiple MALDI-MSI sample types and experimental setups. Finally, we demonstrate that overlooking in-source fragments increases the number of incorrect annotations. Annotation workflows should consider in-source fragmentation tools such as rMSIfragment to increase annotation confidence and reduce the number of false positives.

Paraules clau

AnnotationBasicsBioinformaticsCheminformaticsComputationIn-source decayIn-source fragmentationLipidsMaldiMass spectrometry imagingMass-spectrometrySource decay

Indicis de qualitat

Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió

El treball ha estat publicat a la revista Journal Of Cheminformatics a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència WoS (JCR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2023, es trobava a la posició 19/250, aconseguint així situar-se com a revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoria Computer Science, Information Systems. Destacable, igualment, el fet que la revista està posicionada per sobre del Percentil 90.

Des d'una perspectiva relativa, i atenent a l'indicador de impacte normalitzat calculat a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la font Dimensions, proporciona un valor de: 2.14, el que indica que, comparat amb treballs en la mateixa disciplina i en el mateix any de publicació, el situa com un treball citat per sobre de la mitjana. (font consultada: Dimensions Jul 2025)

Concretament, i atenent a les diferents agències d'indexació, aquest treball ha acumulat, fins a la data 2025-07-17, el següent nombre de cites:

  • WoS: 4
  • Google Scholar: 3

Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2025-07-17:

  • L'ús, des de l'àmbit acadèmic evidenciat per l'indicador de l'agència Altmetric referit com a agregacions realitzades pel gestor bibliogràfic personal Mendeley, ens dona un total de: 24.
  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 26 (PlumX).

Amb una intenció més de divulgació i orientada a audiències més generals, podem observar altres puntuacions més globals com:

  • El Puntuació total de Altmetric: 4.45.
  • El nombre de mencions a la xarxa social X (abans Twitter): 8 (Altmetric).

És fonamental presentar evidències que recolzin l'alineació plena amb els principis i directrius institucionals sobre Ciència Oberta i la Conservació i Difusió del Patrimoni Intel·lectual. Un clar exemple d'això és:

  • El treball s'ha enviat a una revista la política editorial de la qual permet la publicació en obert Open Access.

Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

Aquest treball s'ha realitzat amb col·laboració internacional, concretament amb investigadors de: Germany.

Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Últim Autor (GARCIA ALTARES PEREZ, MARIA).