摘要

本文由Daniil A. Boiko和Valentine P. Ananikov撰写，聚焦于机器学习（ML）与质谱（MS）技术的结合，特别是在医学、生命科学、化学等领域中的应用。文章指出，质谱技术因其高数据生成量和复杂性，面临数据分析的挑战。机器学习方法，尤其是深度学习，为解锁这些数据的潜力提供了新途径，有望推动科学发现。文章还讨论了机器学习在质谱领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展方向。

原理

机器学习在质谱中的应用主要依赖于算法从大量数据中学习模式和关系的能力。深度学习模型，如多层神经网络，能够处理复杂的输入数据，如质谱图，通过训练识别出分子结构和化学性质。这些模型通过大量的数据训练，能够自动提取特征，无需人工干预，从而提高了数据分析的效率和准确性。

流程

质谱数据分析的典型流程包括样本准备、数据采集、数据预处理和最终的数据分析。机器学习在这一流程中的应用可以显著提高效率和准确性。例如，在数据预处理阶段，机器学习可以用于峰值检测和数据对齐，而在数据分析阶段，深度学习模型可以用于分子结构解析和样本分类。具体示例包括使用机器学习模型预测化合物的保留时间，以及通过深度学习进行生物组织类型的分类。

应用

机器学习与质谱的结合在多个领域展现出广阔的应用前景，特别是在生物标志物发现、疾病诊断、药物开发和环境监测等方面。随着技术的进步和数据处理能力的提升，预计这一领域将迎来更多的创新和突破，推动科学研究和工业应用的发展。