変圧器モデルによるde novo質量分析ペプチド配列決定【JST・京大機械翻訳】

Yilmaz, M.; Fondrie, W. E.; Bittremieux, W.; Oh, S.; Noble, W. S.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218234544624 整理番号：22P0314657

変圧器モデルによるde novo質量分析ペプチド配列決定【JST・京大機械翻訳】

De novo mass spectrometry peptide sequencing with a transformer model

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発行年： 2022年06月18日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年06月18日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

タンデム質量分析は複雑な生体試料の蛋白質含量を分析するための唯一のハイスループット法であり,従ってプロテオミクスの分野の成長を駆動する主要な技術である。この分野における重要な未解決の課題は,ペプチド配列データベースの形で事前知識を使用せずに,各観察スペクトルを生成するため,アミノ酸-ペプチド-応答配列の同定を含む。このde novo配列決定問題に取り組むために,様々な機械学習法が開発されているが,タンデム質量スペクトルをモデル化するときに生じる課題は,多重ニューラルネットワークと後処理段階を組み合わせた複雑なモデルに導いた。著者らは,一連のアミノ酸(ペプチド)から一連の観察されたピーク(質量スペクトル)から直接的にマッピングするために,変圧器骨格を用いるde novoペプチド配列決定,Casanovoのための簡単で強力な方法を提案した。著者らの実験は,Casanovoが,非事前のペプチドラベルを有するスペクトルによる試験を含む標準交差種評価フレームワークを用いて,ベンチマークデータセット上で最先端の性能を達成することを示した。Casanovoは優れた性能を達成するだけでなく,他の方法によって要求されるモデル複雑性と推論時間の一部でそうであった。【JST・京大機械翻訳】

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, 【Automatic Indexing@JST】

分子構造 , 質量分析

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