这是一篇关于用于小分子质谱预测的图transformers模型(MassFormer)的论文。该研究针对质谱数据中的分子鉴定问题,提出了一种新的深度学习方法来预测小分子的质谱图谱。 背景介绍: 质谱(MS)是一种广泛应用于多个领域(如蛋白质组学、代谢组学、环境化学等)的分析技术,用于鉴定和定量样品中的化学物质。然而,对于大多数小分子,由于其碎裂过程的复杂性,准确模拟质谱图谱一直是该领域的一个关键挑战。现有的基于规则的方法(如CFM)存在性能和适用范围的限制。近年来,深度学习方法被应用于质谱预测,但现有模型主要基于分子指纹或局部图神经网络,无法有效建模分子全局结构和远程原子相互作用对碎裂的影响。 研究来源: 该研究由来自多伦多大学和矢量人工智能研究所的Adamo Young、Hannes Rö...