ИИХ

Качественный прорыв в идентификации соединений благодаря сверхбыстрому методу сопоставления спектров

⚡Ускорение научных открытий с новой технологией FastEI

В мире, где скорость и точность исследований имеет определяющее значение, команда ученых представила прогрессивный подход для идентификации химических соединений. Новый метод, названный FastEI, использует многомиллионную библиотеку спектров для сверхбыстрого и точного сопоставления, значительно превосходя существующие технологии.

💫 FastEI решает давние проблемы идентификации соединений в масс-спектрометрии, обеспечивая скорость и точность, недостижимые ранее. Этот метод открывает новые горизонты в биохимии, медицине и экологии, позволяя ученым быстрее делать открытия и разрабатывать новые лекарства.

FastEI демонстрирует впечатляющую эффективность, достигая точности в 80,4% при сопоставлении 10 лучших результатов и увеличивая скорость анализа в сотни раз по сравнению с традиционными методами. Этот подход позволяет идентифицировать соединения, которые ранее были недоступны из-за ограничений существующих библиотек спектров.

🧐 FastEI, представляющий собой готовое к использованию программное обеспечение, делает передовые научные исследования доступными для широкого круга специалистов без глубоких знаний в программировании. Это открывает возможности для ускорения научных исследований и разработки новых лекарственных средств, делая масс-спектрометрию более доступной и эффективной.

Разработчики FastEI видят большой потенциал в дальнейшем расширении библиотеки спектров и улучшении алгоритмов обработки данных, что обещает еще большее ускорение и точность идентификации химических соединений в будущем.

📌 Публикация: Yang Q., et al. Ultra-fast and accurate electron ionization mass spectrum matching for compound identification with million-scale in-silico library. Nat. Commun. 2023, 14, 3722.

Nature

Ultra-fast and accurate electron ionization mass spectrum matching for compound identification with million-scale in-silico library

Nature Communications - Accuracy loss and slow speed affect the identification of compounds through matching of mass spectra using a large-scale spectral library. Here the authors use Word2vec...

👍6🔥4🏆3🤔1

www.tgoop.com/AI_and_science/42

1.05K viewsFeb 15, 2024 at 08:14

Качественный прорыв в идентификации соединений благодаря сверхбыстрому методу сопоставления спектров

⚡Ускорение научных открытий с новой технологией FastEI

В мире, где скорость и точность исследований имеет определяющее значение, команда ученых представила прогрессивный подход для идентификации химических соединений. Новый метод, названный FastEI, использует многомиллионную библиотеку спектров для сверхбыстрого и точного сопоставления, значительно превосходя существующие технологии.

💫 FastEI решает давние проблемы идентификации соединений в масс-спектрометрии, обеспечивая скорость и точность, недостижимые ранее. Этот метод открывает новые горизонты в биохимии, медицине и экологии, позволяя ученым быстрее делать открытия и разрабатывать новые лекарства.

FastEI демонстрирует впечатляющую эффективность, достигая точности в 80,4% при сопоставлении 10 лучших результатов и увеличивая скорость анализа в сотни раз по сравнению с традиционными методами. Этот подход позволяет идентифицировать соединения, которые ранее были недоступны из-за ограничений существующих библиотек спектров.

🧐 FastEI, представляющий собой готовое к использованию программное обеспечение, делает передовые научные исследования доступными для широкого круга специалистов без глубоких знаний в программировании. Это открывает возможности для ускорения научных исследований и разработки новых лекарственных средств, делая масс-спектрометрию более доступной и эффективной.

Разработчики FastEI видят большой потенциал в дальнейшем расширении библиотеки спектров и улучшении алгоритмов обработки данных, что обещает еще большее ускорение и точность идентификации химических соединений в будущем.

📌 Публикация: Yang Q., et al. Ultra-fast and accurate electron ionization mass spectrum matching for compound identification with million-scale in-silico library. Nat. Commun. 2023, 14, 3722.

BY ИИХ