使用DreaMS,从数以百万计的双重质谱中进行分子表示的自我监督学习
Roman Bushuiev1,2, Anton Bushuiev2, Raman Samusevich1,2
1Institute of Organic Chemistry and Biochemistry of the Czech Academy of Sciences, Prague, Czech Republic.
我们开发了一种新的深度学习模型DreaMS,用于解释复杂的双重质谱 (MS/MS) 数据用于非目标代谢学. 这一进步显著改善了生物和环境研究中的分子结构识别和数据分析.
科学领域:
- 计算生物学 计算生物学
- 分析化学 分析化学
- 生物化学 生物化学
背景情况:
- 双重质谱 (MS/MS) 对于代谢学中的分子表征至关重要.
- 从非目标实验中解释MS/MS光谱在计算上具有挑战性.
- 目前的方法依赖于有限的光谱库和人工专业知识.
研究的目的:
- 开发一种先进的计算方法来解释MS/MS频谱.
- 提高分子结构识别在代谢学中的准确性和效率.
- 创建一个强大的模型,利用大型光谱数据集的自我监督学习.
主要方法:
- 介绍了一个基于变压器的神经网络,DreaMS (深度表示赋能质谱的注释).
- 使用自主监督学习对来自GeMS数据集 (大规模GNPS存储库) 的数百万个未注释的MS/MS光谱进行预训练模型.
- 为特定的光谱注释任务微调神经网络.
主要成果:
- 预训练使丰富的分子结构表示能够出现.
- 在各种MS/MS解释任务中,DreaMS模型实现了最先进的性能.
- 一个大规模的分子网络 (DreaMS Atlas) 构建了20100万个光谱.
结论:
- 在代谢学中,DreaMS为MS/MS频谱解释提供了一种强大的新方法.
- 开发的模型和数据集增强了分子结构阐明能力.
- 这项工作为科学界提供了宝贵的资源,推动了非目标代谢学研究.
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