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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.

Análisis de autorías institucional

Garcia-Altares, MAutor o Coautor

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19 de diciembre de 2023
Publicaciones
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Artículo
Sí

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

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

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

Afiliaciones

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
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Resumen

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.

Palabras clave

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

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista Journal Of Cheminformatics debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2023, se encontraba en la posición 19/250, consiguiendo con ello situarse como revista Q1 (Primer Cuartil), en la categoría Computer Science, Information Systems. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada por encima del Percentil 90.

Desde una perspectiva relativa, y atendiendo al indicador del impacto normalizado calculado a partir del Field Citation Ratio (FCR) de la fuente Dimensions, arroja un valor de: 2.14, lo que indica que, de manera comparada con trabajos en la misma disciplina y en el mismo año de publicación, lo ubica como trabajo citado por encima de la media. (fuente consultada: Dimensions Jul 2025)

De manera concreta y atendiendo a las diferentes agencias de indexación, el trabajo ha acumulado, hasta la fecha 2025-07-16, el siguiente número de citas:

  • WoS: 4
  • Google Scholar: 3

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2025-07-16:

  • El uso, desde el ámbito académico evidenciado por el indicador de la agencia Altmetric referido como agregaciones realizadas por el gestor bibliográfico personal Mendeley, nos da un total de: 24.
  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 26 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

  • El Score total de Altmetric: 4.45.
  • El número de menciones en la red social X (antes Twitter): 8 (Altmetric).

Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

  • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.

Análisis de liderazgo de los autores institucionales

Este trabajo se ha realizado con colaboración internacional, concretamente con investigadores de: Germany.

Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Último Autor (GARCIA ALTARES PEREZ, MARIA).