首页
/ Deep Molecular Massspec 项目使用指南

Deep Molecular Massspec 项目使用指南

2024-09-19 01:34:35作者:牧宁李

1. 项目介绍

Deep Molecular Massspec 是一个利用深度学习技术预测小分子质谱图的项目。该项目通过应用深度学习技术到各种分子表示上,来预测分子的质谱图。项目的主要目标是评估自定义库匹配任务中的性能行为,通过将分子的质谱图与标记的质谱图库进行匹配来识别分子。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

建议使用 Anaconda 并创建一个 Python 3.6 环境来安装所需的包。以下是安装步骤:

conda create -n deep-molecular-massspec python=3.6
conda activate deep-molecular-massspec
conda install tensorflow=1.13.2 rdkit matplotlib
pip install absl-py

2.2 下载模型权重

创建一个目录并下载模型权重:

MODEL_WEIGHTS_DIR=/home/path/to/model
mkdir $MODEL_WEIGHTS_DIR
cd $MODEL_WEIGHTS_DIR
curl -o https://storage.googleapis.com/deep-molecular-massspec/massspec_weights/massspec_weights.zip
unzip massspec_weights.zip

2.3 运行模型预测

使用以下命令对示例分子进行预测:

python make_spectra_prediction.py \
  --input_file=examples/pentachlorobenzene.sdf \
  --output_file=/tmp/annotated.sdf \
  --weights_dir=$MODEL_WEIGHTS_DIR/massspec_weights

3. 应用案例和最佳实践

3.1 应用案例

Deep Molecular Massspec 项目可以应用于化学和生物学领域,特别是在代谢组学和脂质组学研究中。通过预测分子的质谱图,研究人员可以更快速地识别和注释未知化合物,从而加速新药发现和生物标志物的鉴定。

3.2 最佳实践

  • 数据准备:确保输入数据格式正确,特别是 SDF 文件的格式。
  • 模型训练:如果需要,可以根据自己的数据集重新训练模型,以提高预测准确性。
  • 结果分析:使用生成的质谱图进行进一步的化学信息学分析,如结构鉴定和分子性质预测。

4. 典型生态项目

4.1 IDSL_MINT

IDSL_MINT 是一个深度学习框架,用于从质谱数据中预测分子指纹。它允许用户利用 transformer 模型的强大功能来处理质谱数据,类似于大型语言模型。IDSL_MINT 可以通过用户提供的参考质谱库来训练模型,并支持自定义分子指纹描述符。

4.2 CSI:FingerID

CSI:FingerID 是一个用于从电子电离质谱数据中预测分子指纹的工具。它通过训练的机器学习模型直接从质谱数据中预测分子结构,无需搜索质谱库。

4.3 Spec2Vec

Spec2Vec 是一个用于创建质谱嵌入的工具,它可以将质谱数据转换为嵌入向量,从而可以用于搜索质谱库或化学结构库。

通过结合这些生态项目,研究人员可以构建一个完整的质谱数据处理和分析流程,从数据预处理到最终的分子结构鉴定。

热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
openHiTLSopenHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
33
24
CangjieCommunityCangjieCommunity
为仓颉编程语言开发者打造活跃、开放、高质量的社区环境
Markdown
828
0
redis-sdkredis-sdk
仓颉语言实现的Redis客户端SDK。已适配仓颉0.53.4 Beta版本。接口设计兼容jedis接口语义,支持RESP2和RESP3协议,支持发布订阅模式,支持哨兵模式和集群模式。
Cangjie
376
32
advanced-javaadvanced-java
Advanced-Java是一个Java进阶教程,适合用于学习Java高级特性和编程技巧。特点:内容深入、实例丰富、适合进阶学习。
JavaScript
75.92 K
19.09 K
qwerty-learnerqwerty-learner
为键盘工作者设计的单词记忆与英语肌肉记忆锻炼软件 / Words learning and English muscle memory training software designed for keyboard workers
TSX
15.62 K
1.45 K
easy-eseasy-es
Elasticsearch 国内Top1 elasticsearch搜索引擎框架es ORM框架,索引全自动智能托管,如丝般顺滑,与Mybatis-plus一致的API,屏蔽语言差异,开发者只需要会MySQL语法即可完成对Es的相关操作,零额外学习成本.底层采用RestHighLevelClient,兼具低码,易用,易拓展等特性,支持es独有的高亮,权重,分词,Geo,嵌套,父子类型等功能...
Java
19
2
杨帆测试平台杨帆测试平台
扬帆测试平台是一款高效、可靠的自动化测试平台,旨在帮助团队提升测试效率、降低测试成本。该平台包括用例管理、定时任务、执行记录等功能模块,支持多种类型的测试用例,目前支持API(http和grpc协议)、性能、CI调用等功能,并且可定制化,灵活满足不同场景的需求。 其中,支持批量执行、并发执行等高级功能。通过用例设置,可以设置用例的基本信息、运行配置、环境变量等,灵活控制用例的执行。
JavaScript
9
1
Yi-CoderYi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手
HTML
57
7
RuoYi-VueRuoYi-Vue
🎉 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue & Element 的前后端分离权限管理系统,同时提供了 Vue3 的版本
Java
147
26
markdown4cjmarkdown4cj
一个markdown解析和展示的库
Cangjie
10
1