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深度学习驱动的串联质谱数据库搜索中减少数据偏倚的方法
DeepSearch 是首个基于深度学习的串联质谱数据库搜索方法，通过改进的转换器编码器 - 解码器架构和对比学习框架，采用数据驱动方法评分肽谱匹配，并以零样本方式对变量翻译修饰进行建模，验证了其准确性和鲁棒性。
PDF2 months ago
FraGNNet：一种用于质谱预测的深度概率模型
发展了一种新的概率方法用于化合物到质谱的预测，名为 FraGNNet，能够高效且准确地预测高分辨率质谱，超越现有 C2MS 模型作为基于检索的 MS2C 工具。
PDF3 months ago
基于大型语言模型的全面脂质组学自动化工作流程
综合脂质组学自动化工作流平台（CLAW）通过整合工作流解析、详细的统计分析和基于多反应监测（MRM）的脂质注释，实现对大规模脂质组学数据的自动化处理和分析，包括鉴定不饱和脂质中碳 - 碳双键位置的能力；此外，还开发了基于人工智能（AI）代理
PDF3 months ago
AAAIContraNovo: 提高全新多肽测序的对比学习方法
ContraNovo 算法是一种创新算法，通过对质谱和肽段之间的关系进行对比学习，并将质量信息纳入肽段解码，从而更高效地解决肽段测序问题，并在两个基准数据集上得到了可靠的结果，显示出其在提升新肽段测序中的潜力。
PDF6 months ago
利用人工智能分析质谱数据，辅助理解火星过去的生存条件并为未来任务提供思路
这篇研究论文应用了人工智能技术分析质谱数据，用于检测古代火星的适居潜力，并探讨了该方法在质谱学和其他领域的适用性。
PDF8 months ago
用于纳米机械质谱的机器学习和卡尔曼滤波技术
本研究提出了一种 Kalman 滤波算法，并与机器学习相结合，用于 Nanomechanical resonant sensors 的事件检测和质谱分析。研究表明，该方法可以提高事件检测的精度和速度。
PDFa year ago
Fisher 判别子空间中的模型聚类与可视化
本文介绍了一种判别潜在混合模型（DLM）和一种估计算法 Fisher-EM 算法，可用于高维数据空间中的聚类，其结果优于现有的聚类方法，可以用于质谱数据聚类
PDF13 years ago