プロテオミクス研究において、質量分析（Mass Spectrometry, MS）はタンパク質の豊度や構造変化を分析するために広く使用されています。しかし、タンパク質の定量分析には重要な課題があります。多くのタンパク質が同じペプチド（shared peptides）を共有しているため、これらのペプチドが複数のタンパク質配列に現れることがあります。従来の方法は通常、ユニークペプチド（unique peptides）のみに依存してタンパク質を定量しており、共有ペプチドの情報を無視しているため、定量結果に偏りや不正確さが生じる可能性があります。特に、タンパク質アイソフォーム（protein isoforms）や翻訳後修飾（post-translational modifications, PTMs...

背景紹介 アルツハイマー病（Alzheimer’s disease, AD）は、脳内神経細胞が死滅することを特徴とする加齢関連の神経変性疾患であり、主な病理学的特徴には神経細胞外のβアミロイド斑と神経細胞内の神経原線維変化（Neurofibrillary tangles, NFTs）が含まれます。βアミロイド斑は主に、βアミロイドペプチド（Amyloid beta peptides, Aβ）が凝集したもので構成されています。さらに、Aβペプチドは脳血管壁にも沈着し、脳アミロイドアンギオパチー（Cerebral amyloid angiopathy, CAA）を引き起こす可能性があります。研究では、AD患者の脳内にAβ斑が一般的に見られる一方で、CAAの程度が異なることがわかっています。この論...

この論文は質量分析分子予測のためのグラフトランスフォーマーモデル(MassFormer)に関するものです。この研究は、質量分析データにおける分子同定問題に対して、小分子の質量分析スペクトルを予測するための新しい深層学習手法を提案しています。 背景紹介: 質量分析(MS)はタンパク質体学、代謝体学、環境化学など、様々な分野で広く使用される分析手法で、サンプル中の化学物質を同定および定量するために用いられます。しかしながら、小分子の多くについては、その断片化過程の複雑さゆえに、質量分析スペクトルを正確にシミュレートすることが常にこの分野での重要な課題となっています。従来のルールベースの手法(CFMなど)には性能と適用範囲の制限があります。近年、深層学習手法が質量分析予測に応用されるようになりまし...