MS2MetGAN: MS/MSデータベース検索における代謝物-スペクトルマッチングの潜在空間敵対的訓練

要約：データベース検索は、タンデム質量スペクトル（MS/MS）から代謝物を同定するための広く用いられるアプローチです。実験スペクトルは、ユーザーが指定した候補代謝物のデータベースと照合され、候補は真の代謝物スペクトルマッチが最高スコアを受け取るようにランク付けされます。機械学習手法は、データベース検索ベースの同定ツールに広く組み込まれ、性能を大幅に向上させてきました。識別精度をさらに向上させるために、ネガティブな訓練サンプルを生成する新しい枠組みを提案します。枠組みはまずオートエンコーダを用いて代謝物の構造とMS/MSスペクトルの潜在表現を学習し、代謝物スペクトルマッチングを潜在ベクトル間のマッチングとして再定義します。次にGANを用いてデコイ代謝物の潜在ベクトルを生成し、訓練のためのネガティブサンプルとしてデコイ代謝物スペクトルマッチを構築します。実験結果は、我々のツールMS2MetGANが既存の代謝物同定法よりも全体的な性能を上回ることを示しています。
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