使用深度学习的液体染色学和质谱学数据构建纯离子染色图的高度自动和通用方法
Yuxuan Liao1, Miao Tian1, Hailiang Zhang1
1College of Chemistry and Chemical Engineering, Central South University, Changsha 410083, China.
深度学习方法DeepPIC自动从液态染色体质谱法 (LC-MS) 数据中提取纯离子染色体 (PIC). 这种方法提高了特征识别效率和在代谢学中的准确性.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 计算生物学 计算生物学
- 生物技术是生物技术.
背景情况:
- 液体染色学-质谱学 (LC-MS) 对于分析复杂的生物样本至关重要.
- 对于LC-MS数据的传统特征提取方法通常是手动的,耗时的,并且需要对数据集特定的参数进行优化.
- 纯离子染色图 (PIC) 方法通过避免峰值分裂,比提取离子染色图 (EIC) 有优势.
研究的目的:
- 开发一种基于深度学习的自动化方法,从LC-MS数据中提取纯离子染色图 (PIC).
- 将这种方法集成到现有的管道中,用于全面的代谢学数据分析.
- 评估新方法的性能与已有的特征提取工具相比.
主要方法:
- 开发了一个定制的U-Net深度学习模型,用于从中心模式LC-MS数据直接识别PIC.
- 该DeepPIC模型经过训练,验证,并使用Arabidopsis thaliana数据集进行了测试.
- DeepPIC 集成到 KPIC2 软件中,创建了一个端到端的处理管道.
主要成果:
- 在回忆率和与样本度的相关性方面,DeepPIC与XCMS,FeatureFinderMetabo和peakonly相比表现优越.
- 在五个不同的数据集中进行的评估显示了高精度,95.12%的确定PIC与手册标签准确匹配.
- KPIC2+DeepPIC管道为直接从原始LC-MS数据中提取特征提供了一个自动和实用的解决方案.
结论:
- 在LC-MS代谢学中,DeepPIC在自动特征提取方面取得了重大进展.
- KPIC2+DeepPIC组合提供了一个强大,高效和普遍适用的工具,超过了传统方法.
- 这种自动化方法促进了大规模的客观LC-MS数据分析.
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