机器学习的最新发展用于质谱测量
Armen G Beck1, Matthew Muhoberac1, Caitlin E Randolph1
1Department of Chemistry, Purdue University, 560 Oval Drive, West Lafayette, Indiana 47907, United States.
机器学习 (ML) 为质谱 (MS) 数据分析提供了新的方法. 本综述总结了MS的实际ML方法,并探讨了ML集成在诸如质谱成像和蛋白质组学等技术的最新进展.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 计算生物学 计算生物学
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 质谱 (MS) 数据分析传统上依赖于统计和化学方法.
- 机器学习 (ML) 由于计算能力的提高和新的算法,特别是人工神经网络 (ANN) 和深度学习,已经取得了重大进展.
- 这些ML进步越来越多地集成到各种科学学科中.
研究的目的:
- 为应用于MS数据的ML方法提供实用介绍.
- 审查 ML 与基于MS的技术的整合中最近的发展.
- 为MS研究中的ML未来轨迹提供见解.
主要方法:
- 审查当前的ML算法及其对MS的应用.
- 讨论在MS工作流程中实施ML的实际考虑.
- 对MS的ML最近文献分析MS的子学科,如蛋白质组学和质谱成像学.
主要成果:
- 机器学习方法,特别是ANN和深度学习,正在为MS数据分析提供新的方法.
- 在关键的MS子领域中,现代ML技术正在被广泛采用.
- 机器学习的集成正在增强基于MS的应用程序的能力.
结论:
- ML是一个快速发展的领域,具有彻底改变MS数据分析的巨大潜力.
- 对MS的ML的持续研究和开发将推动诸如质谱成像和蛋白质组学等领域的创新.
- 对于使用MS技术的研究人员来说,了解实际的ML方面至关重要.
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