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基于Bi-LSTM和Transformer的谱图预测模型
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作者 朱宇翀 陈德华 潘乔 《智能计算机与应用》 2025年第3期203-206,共4页
数据非依赖采集(DIA)近年来发展迅速,在蛋白质组学中也有着广泛的应用。DIA数据的蛋白质鉴定通常需要使用由数据依赖采集(DDA)得到的谱图数据库。然而该数据库含有的信息有限,为了在搜索过程中覆盖更多的蛋白质,目前采用深度学习模型的... 数据非依赖采集(DIA)近年来发展迅速,在蛋白质组学中也有着广泛的应用。DIA数据的蛋白质鉴定通常需要使用由数据依赖采集(DDA)得到的谱图数据库。然而该数据库含有的信息有限,为了在搜索过程中覆盖更多的蛋白质,目前采用深度学习模型的预测结果对该数据库进行补充。针对谱图预测任务,不同模型在不同数据集上的表现存在差异,且仅有少量模型展示了其在四维(4D)质谱数据上的性能。本文比较不同序列模型在4D-DIA血浆数据上的表现,提出了一个新的模型结构,该模型使用门控结合了双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)和Transformer的特征,在较长的氨基酸序列上拥有更好的表现。 展开更多
关键词 数据非依赖采集技术 谱图预测 双向长短期记忆网络 TRANSFORMER
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