論文の概要: FraGNNet: A Deep Probabilistic Model for Mass Spectrum Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.02360v1
• Date: Tue, 2 Apr 2024 23:16:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-04-04 19:09:09.786742
• Title: FraGNNet: A Deep Probabilistic Model for Mass Spectrum Prediction
• Title（参考訳）: FraGNNet:質量スペクトル予測のための深い確率モデル
• Authors: Adamo Young, Fei Wang, David Wishart, Bo Wang, Hannes Röst, Russ Greiner,
• Abstract要約: 複合質量スペクトルモデル(C2MS)は、予測されたスペクトルで実ライブラリを増大させることで、検索率を向上させることができる。 我々は,C2MS予測のための新しい確率的手法であるFraGNNetを開発し,高分解能スペクトルを効率的に正確に予測する。 提案モデルでは,予測誤差の観点から最先端性能を実現し,検索ベースMS2Cのツールとして既存のC2MSモデルを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.941101105232284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The process of identifying a compound from its mass spectrum is a critical step in the analysis of complex mixtures. Typical solutions for the mass spectrum to compound (MS2C) problem involve matching the unknown spectrum against a library of known spectrum-molecule pairs, an approach that is limited by incomplete library coverage. Compound to mass spectrum (C2MS) models can improve retrieval rates by augmenting real libraries with predicted spectra. Unfortunately, many existing C2MS models suffer from problems with prediction resolution, scalability, or interpretability. We develop a new probabilistic method for C2MS prediction, FraGNNet, that can efficiently and accurately predict high-resolution spectra. FraGNNet uses a structured latent space to provide insight into the underlying processes that define the spectrum. Our model achieves state-of-the-art performance in terms of prediction error, and surpasses existing C2MS models as a tool for retrieval-based MS2C.
• Abstract（参考訳）: 化合物を質量スペクトルから同定する過程は、複雑な混合物の分析における重要なステップである。 質量スペクトルから化合物への問題(MS2C)の典型的な解決策は、未知のスペクトルと既知のスペクトル-分子対のライブラリとのマッチングである。 複合質量スペクトルモデル(C2MS)は、予測されたスペクトルで実ライブラリを増大させることで、検索率を向上させることができる。 残念ながら、多くの既存のC2MSモデルは予測の解決、スケーラビリティ、解釈可能性の問題に悩まされている。 我々は,C2MS予測のための新しい確率的手法であるFraGNNetを開発し,高分解能スペクトルを効率的に正確に予測する。 FraGNNetは、スペクトルを定義する基盤となるプロセスに関する洞察を提供するために、構造化された潜在空間を使用する。 提案モデルでは,予測誤差の観点から最先端性能を実現し,検索ベースMS2Cのツールとして既存のC2MSモデルを上回っている。

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