論文の概要: Machine-learning-enhanced time-of-flight mass spectrometry analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.01030v1
• Date: Fri, 2 Oct 2020 14:35:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 02:34:54.191868
• Title: Machine-learning-enhanced time-of-flight mass spectrometry analysis
• Title（参考訳）: 機械学習による飛行時間質量分析
• Authors: Ye Wei, Rama Srinivas Varanasi, Torsten Schwarz, Leonie Gomell, Huan Zhao, David J. Larson, Binhan Sun, Geng Liu, Hao Chen, Dierk Raabe, and Baptiste Gault
• Abstract要約: 我々は、現代の機械学習技術を活用して、飛行時間帯の質量スペクトルのピークパターンをマイクロ秒内に同定する手法を提案する。 提案手法は、異なる時間飛行質量分析法(ToF-MS)技術から生成された質量スペクトルをクロスバリデーションし、ToF-MSコミュニティにオープンソースでインテリジェントな質量スペクトル分析を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.16825220733013
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mass spectrometry is a widespread approach to work out what are the constituents of a material. Atoms and molecules are removed from the material and collected, and subsequently, a critical step is to infer their correct identities based from patterns formed in their mass-to-charge ratios and relative isotopic abundances. However, this identification step still mainly relies on individual user's expertise, making its standardization challenging, and hindering efficient data processing. Here, we introduce an approach that leverages modern machine learning technique to identify peak patterns in time-of-flight mass spectra within microseconds, outperforming human users without loss of accuracy. Our approach is cross-validated on mass spectra generated from different time-of-flight mass spectrometry(ToF-MS) techniques, offering the ToF-MS community an open-source, intelligent mass spectra analysis.
• Abstract（参考訳）: 質量分析法(mass spectrometry)は、物質を構成する成分を探究するための広範な手法である。 原子と分子は物質から取り除かれ、その後、質量対電荷比と相対同位体存在量で形成されるパターンに基づいて、それらの正しいアイデンティティを推測する。 しかし、この識別ステップは主に個々のユーザの専門知識に依存し、標準化を困難にし、効率的なデータ処理を妨げる。 本稿では、現代の機械学習技術を用いて、マイクロ秒内の飛行時間スペクトルのピークパターンを識別し、精度を損なうことなく人間のユーザを上回らせる手法を提案する。 我々は,tof-ms (time-of-flight mass spectrometry) 技術から生成する質量スペクトルを相互に評価し,tof-msコミュニティにオープンソースの知的質量スペクトル分析を提供する。

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