来自Tandem质谱的De Novo结构预测:算法,基准和限制
Mark Yu Schneider1, Daniil D Kholmanskikh1, Kirill Ya Romanov1
1Research Center of the Artificial Intelligence Institute, Innopolis University, 420500 Innopolis, Russia.
使用de novo生成模型准确识别未知的分子对化学至关重要. 由于数据泄露,当前的模型的准确性较低,这凸显了对更好的基准测试和公式条件生成的需求.
科学领域:
- 分析化学 分析化学
- 计算化学的计算化学
- 化学信息学 化学信息学
背景情况:
- 从分析数据中识别分子对于药物发现和代谢学至关重要.
- 双重质谱产生结构指纹,但大多数光谱缺乏图书馆引用.
- 新生生成模型旨在预测分子结构,但面临的准确性评估挑战.
研究的目的:
- 批判性地分析分子识别的最新de novo生成模型的准确性.
- 调查数据泄露对报告模型性能的影响.
- 审查生成模型架构的演变,并为未来的发展提出路线图.
主要方法:
- 使用泄漏控制基准 (MassSpecGym) 分析新的生成模型.
- 对三个建筑时代的回顾:RNN,序列模型和图形原生扩散.
- 评估配方条件与不受约束的生成和基于支架的方法.
主要成果:
- 最先进的模型在严格控制的基准指标上仅显示4.1%的前10位准确率,与此前的报告相反.
- 在天真数据分割中的数据泄露被确定为膨胀性能指标的主要原因.
- 在分子公式上明确调节模型显著提高了准确匹配的准确性.
结论:
- 目前用于分子识别的de novo生成模型需要显著提高准确性.
- 标准化,漏洞意识的基准测试和透明的报告对于可靠的工具开发至关重要.
- 公式条件生成显示出未知发现的前景,而基于脚手架的方法在预测脚手架时面临瓶.
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