数据不依赖获取的质谱数据的深度学习分析方法OA北大核心CSCD
Deep learning analysis for data-independent acquisition mass spectrometry data
近年来,数据不依赖获取(data-independent acquisition,DIA)质谱技术在蛋白质组学领域内被广泛关注.然而DIA质谱数据具有维度高、背景噪声大、多种信号混合等特点,这使得DIA质谱数据的分析成为一大挑战.本文提出一种基于深度学习的可直接处理DIA质谱数据的算法:Ultra-DIA.该算法使用深度变分自动编码器提取离子信号的特征来区分不同肽段产生的子离子,最终生成虚拟谱图,进而对肽段和蛋白进行定性和定量分析.对于测试数据,…查看全部>>
何情祖;钟传奇;李翔;帅建伟;韩家淮
厦门大学物理科学与技术学院,福建厦门361005厦门大学生命科学学院,福建厦门361102厦门大学物理科学与技术学院,福建厦门361005厦门大学物理科学与技术学院,福建厦门361005厦门大学健康医疗大数据国家研究院,福建厦门361102
生物科学
深度学习变分自动编码器数据不依赖获取质谱数据
《厦门大学学报(自然科学版)》 2021 (1)
受体相互作用蛋白RIP1调控细胞死亡方式的机制研究
97-103,7
国家自然科学基金(11874310,11675134)