論文の概要: Machine learning meets mass spectrometry: a focused perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00117v1
- Date: Thu, 27 Jun 2024 14:18:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-04 06:20:13.842222
- Title: Machine learning meets mass spectrometry: a focused perspective
- Title（参考訳）: 機械学習が質量分析に到達:焦点を絞った視点
- Authors: Daniil A. Boiko, Valentine P. Ananikov,
- Abstract要約: 質量分析法 (Mass Spectrometry) は、医学、生命科学、化学、工業製品の品質管理などの分野で広く用いられている方法である。
いくつかの質量分析技術の主な特徴の1つは、広範囲のキャラクタリゼーションレベルと、測定毎に生成される大量のデータである。
機械学習の手法の開発によって、これらのデータの可能性を解き放つ機会が生まれ、これまでアクセス不能だった発見が可能になる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Mass spectrometry is a widely used method to study molecules and processes in medicine, life sciences, chemistry, catalysis, and industrial product quality control, among many other applications. One of the main features of some mass spectrometry techniques is the extensive level of characterization (especially when coupled with chromatography and ion mobility methods, or a part of tandem mass spectrometry experiment) and a large amount of generated data per measurement. Terabyte scales can be easily reached with mass spectrometry studies. Consequently, mass spectrometry has faced the challenge of a high level of data disappearance. Researchers often neglect and then altogether lose access to the rich information mass spectrometry experiments could provide. With the development of machine learning methods, the opportunity arises to unlock the potential of these data, enabling previously inaccessible discoveries. The present perspective highlights reevaluation of mass spectrometry data analysis in the new generation of methods and describes significant challenges in the field, particularly related to problems involving the use of electrospray ionization. We argue that further applications of machine learning raise new requirements for instrumentation (increasing throughput and information density, decreasing pricing, and making more automation-friendly software), and once met, the field may experience significant transformation.
- Abstract（参考訳）: 質量分析法 (Mass Spectrometry) は、医学、生命科学、化学、触媒、工業製品の品質管理などの分野で広く用いられている方法である。
特にクロマトグラフィーやイオン移動法、タンデム質量分析実験の一部と組み合わせた場合)と、測定あたりの大量のデータである。
テラバイトスケールは質量分析によって容易に到達できる。
その結果、質量分析法は高いレベルのデータ消失の課題に直面している。
研究者たちは、しばしば無視して、質量分析実験が提供する豊富な情報にアクセスできなくなります。
機械学習の手法の開発によって、これらのデータの可能性を解き放つ機会が生まれ、これまでアクセス不能だった発見が可能になる。
本論では,新世代の手法における質量分析データ分析の再評価に注目し,特に電顕イオン化による問題に関連する分野における重要な課題について述べる。
機械学習のさらなる応用は、計測のための新たな要件(スループットと情報密度の向上、価格の削減、自動化フレンドリなソフトウェアの開発)を提起し、一度満たされれば、この分野は大きな変革を経験する可能性がある、と私たちは主張する。
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