快速CCS:一个深度学习框架,用于 SMILES 准确的碰撞截面预测,在化学信息学和奥米克学中具有广泛的应用
Amir Aghajan1, Saeed Masoum1, Amir Hossein Alinoori2
1Department of Analytical Chemistry, Faculty of Chemistry, University of Kashan, Kashan 8731753153, Iran.
Analytical chemistry
|February 17, 2026
概括
FastCCS是一个新的深度学习系统,使用离子移动性质谱仪 (IM-MS) 的碰撞截面 (CCS) 数据准确预测分子结构. 该工具可以在复杂的化学和生物样本中加强化合物识别.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 结构化学 结构化学
- 计算化学的计算化学
背景情况:
- 离子移动性质谱 (IM-MS) 对于分析复杂样品和跟踪分析物的结构变化至关重要.
- 来自IM-MS的碰撞横截面 (CCS) 值是分析和结构化学中重要的结构依赖描述符.
研究的目的:
- 开发FastCCS,这是一个深度学习系统,用于从SMILES字符串和离子 adduct 类型中直接和准确地预测CCS值.
- 为改善复杂矩阵中的化合物识别提供一个强大且易于使用的工具.
主要方法:
- 训练FastCCS在26个附加离子状态的23,636个分子结构的多样化数据集上.
- 利用深度学习直接从SMILES字符串和离子引入信息中预测CCS.
- 与最先进的预测算法对比 FastCCS 的基准.
主要成果:
- 在CCS预测中,FastCCS实现了1.7%的中位相对误差 (R2 = 0.99).
- 与现有方法相比,证明了卓越的准确性,可重复性和稳定性.
- 展示了在各种化学领域的普遍适用性.
结论:
- 快速CCS显著提高了与IMS系统相结合的质谱中的化合物识别.
- 该工具与代谢学,药物发现和环境研究相关.
- FastCCS可以在线开放访问,其代码可以在GitHub上找到.
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