DEEPNET-LLM预测质谱未知代谢物结构
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DEEPNET-LLM预测质谱未知代谢物结构
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AI 综述
Melnik等提出DEEPNET-LLM，将质谱查询的候选结构限定在全局代谢组的局部分子邻域内，再用AI推理传播邻居的结构信息；在900种此前未公开的真实标准品对应的2,249张质谱图中，84.7%的首选预测为正确结构。 在公开MassSpecGym基准的随机子集上，该方法在不考虑立体化学时达到85.9%的top-1准确率。
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最新进展11月3日 00:00
DEEPNET-LLM 利用分子邻域从质谱预测未知代谢物结构报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- bioRxiv · BioinformaticsDEEPNET-LLM 利用分子邻域从质谱预测未知代谢物结构
研究团队提出 DEEPNET-LLM，通过 Molecular Community Networking 将查询质谱的候选结构限定在全局代谢组的局部邻域，并用 AI 推理传播邻居结构信息。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。