論文の概要: Peak Detection On Data Independent Acquisition Mass Spectrometry Data With Semisupervised Convolutional Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.13841v1
• Date: Mon, 26 Oct 2020 18:55:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 20:00:16.791404
• Title: Peak Detection On Data Independent Acquisition Mass Spectrometry Data With Semisupervised Convolutional Transformers
• Title（参考訳）: 半教師付き畳み込み変圧器を用いたデータ独立取得質量分析データのピーク検出
• Authors: Leon L. Xu, Hannes L. R\"ost
• Abstract要約: 質量分析法(LC-MS)に結合した液体クロマトグラフィーは、プロテオームの高スループットで定量的な測定に一般的に用いられている。 本稿では,このピーク検出問題を多変量時系列分割問題として定式化し,トランスフォーマーアーキテクチャに基づく新しいアプローチを提案する。 ここでは、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、グローバルビューで長距離依存関係をキャプチャ可能なトランスフォーマーを拡大する。 我々は,このモデルを,多チャンネル時系列データに対する技術半教師付き画像分類手法の状況に適応させることで,半教師付き方式でさらに訓練する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Liquid Chromatography coupled to Mass Spectrometry (LC-MS) based methods are commonly used for high-throughput, quantitative measurements of the proteome (i.e. the set of all proteins in a sample at a given time). Targeted LC-MS produces data in the form of a two-dimensional time series spectrum, with the mass to charge ratio of analytes (m/z) on one axis, and the retention time from the chromatography on the other. The elution of a peptide of interest produces highly specific patterns across multiple fragment ion traces (extracted ion chromatograms, or XICs). In this paper, we formulate this peak detection problem as a multivariate time series segmentation problem, and propose a novel approach based on the Transformer architecture. Here we augment Transformers, which are capable of capturing long distance dependencies with a global view, with Convolutional Neural Networks (CNNs), which can capture local context important to the task at hand, in the form of Transformers with Convolutional Self-Attention. We further train this model in a semisupervised manner by adapting state of the art semisupervised image classification techniques for multi-channel time series data. Experiments on a representative LC-MS dataset are benchmarked using manual annotations to showcase the encouraging performance of our method; it outperforms baseline neural network architectures and is competitive against the current state of the art in automated peak detection.
• Abstract（参考訳）: 質量分析法(LC-MS)に結合した液体クロマトグラフィーは、プロテオームの高スループット、定量的な測定に一般的に用いられている。 ターゲットのlc-msは、2次元の時系列スペクトルの形でデータを生成し、一方の軸上のアナライト(m/z)の質量対電荷比と他方のクロマトグラフィーからの保持時間を持つ。 興味のあるペプチドの溶出は、複数のフラグメントイオントレース(抽出イオンクロマトグラム、xic)にまたがる非常に特異的なパターンを生み出す。 本稿では,このピーク検出問題を多変量時系列分割問題として定式化し,トランスフォーマーアーキテクチャに基づく新しいアプローチを提案する。 ここでは、CNN(Convolutional Neural Networks)を用いて、グローバルビューで長距離依存関係をキャプチャ可能なTransformerを拡張し、そのタスクの重要なローカルコンテキストを、Convolutional Self-AttentionによるTransformer形式でキャプチャする。 さらに,マルチチャネル時系列データに対して,アート半教師付き画像分類手法の状態を適応させることにより,このモデルを半教師付きで訓練する。 代表的なlc-msデータセットにおける実験は、手動アノテーションを使用してベンチマークを行い、この手法の奨励的な性能を示す。

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