Key points are not available for this paper at this time.
نصف أداةً، نموذج تجزئة تنافسية لتأين الإلكترونات (CFM-EI) التي، عند إعطائها بنية كيميائية (على سبيل المثال، بصيغة SMILES أو InChI)، تتنبأ حاسوبيًا بطيف الكتلة الناتج عن تأين الإلكترون (EI-MS) (أي النوع من أطياف الكتلة التي يتم إنتاجها عادةً بواسطة مطياف الكتلة للكروماتوغرافيا الغازية). يمكن استخدام الأطياف المتوقعة التي تنتجها هذه الأداة لتحديد المركبات الافتراضية، مما يكمل الأطياف المقاسة في قواعد البيانات المرجعية من خلال توسيع نطاق المركبات التي يمكن النظر فيها عند محدودية توفر الأطياف المقاسة. تمتد الأداة إلى CFM-ESI، وهي طريقة تم تطويرها مؤخرًا للتنبؤ الحاسوبي لأطياف الكتلة للرش الكهربائي المترابط (ESI-MS/MS)، ورغم ذلك، فإن CFM-EI يمكنها التعامل مع الأيونات ذات الإلكترونات الفردية والنظائر وتدمج شبكة عصبية اصطناعية. تظهر الاختبارات على بيانات EI-MS من قاعدة بيانات NIST أن CFM-EI قادرة على نمذجة احتمالات التجزئة في بيانات EI-MS ذات الدقة المنخفضة، مما ينتج أطيافًا متوقعة تكون درجات حاصل ضرب نقاطها أفضل بكثير من أطياف "رمز الشريط" الكاملة. كما تفوقت CFM-EI على النتائج المبلغ عنها سابقًا لـ MetFrag وMOLGEN-MS وMass Frontier في مهمة تحديد مركب واحد. كما تفوقت على MetFrag في مجموعة من مهام تحديد المركبات الأخرى التي تشمل مجموعة بيانات أكبر بكثير، تحتوي على كل من المركبات المعدلة وغير المعدلة. في حين أن قياسات EI-MS المكررة للمعايير الكيميائية لا تزال نقطة مقارنة أكثر دقة، توفر تنبؤات CFM-EI بديلاً ضروريًا عندما لا يتوفر معيار مرجعي للقياس. CFM-EI متاحة على https://sourceforge.net/projects/cfm-id/ للتنزيل وhttp://cfmid.wishartlab.com كخدمة ويب.
ألين وآخرون (الأربعاء) درسوا هذا السؤال.
Synapse has enriched 5 closely related papers on similar clinical questions. Consider them for comparative context: