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J-GLOBAL ID：202002214411672770   整理番号：20A1332487

質量分析のデータベースから有機分子を特定しピークに対する部分構造の帰属を可視化するための深層学習

Deep Learning for identification of organic molecules from a database of mass spectrometry and visualization of the attribution of substructure to peaks.

著者 (2件)： KUSACHI T. (Kogakuin Univ.) ,  TAKABA H. (Kogakuin Univ.)
資料名： 質量分析総合討論会講演要旨集  (Book of Abstracts. Annual Conference on Mass Spectrometry)
巻： 68th  ページ： 72  発行年： 2020年05月01日 
JST資料番号： L1264A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

本文一部表示： 質量スペクトルからの試料の分子構造の同定は,まだ困難な課題である。ルールベースまたは機械学習法は,同定のために広く研究されている。規則ベースの方法において,複雑なイオン化の規則を処方するのは,...【JST・京大機械翻訳】【本文一部表示】

シソーラス用語： *質量分析 ,  *機械学習 ,  *質量スペクトル ,  *分子構造 ,  *有機化合物 ,  エレクトロスプレイイオン化 ,  GC-MS分析 ,  データベース ,  同定 ,  イオン ,  *スペクトル解析
準シソーラス用語： フラグメントイオン ,  *深層学習 ,  電子イオン化

著者キーワード (4件)： Identification method ,  Mass Bank ,  GC-EI-MS ,  Deep Learning

分類 (1件)： 質量分析  (CC03013N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 質量分析 ,  データベース ,  有機分子 ,  可視化 ,  深層学習