Abstract: В данной работе обсуждается число возможных структурных вариантов и затрачиваемого машинного времени на автоматизированную интерпретацию масс-спектрометрических данных в зависимости от точности измерений экспериментальной массы. Проведены экспериментальные измерения для двух типов модельных объектов в диапазоне малых и средних масс в условиях ионизации электрораспылением на приборах с высокой, ультравысокой и сверхвысокой разрешающей способностью. Проанализировано число возможных решений и перспективы использования методов машинного обучения для предсказания новых данных о механизме реакций и поиска скрытых зависимостей в химическом пространстве на базе масс-спектрометрических данных. Показано, что для молекул среднего размера зависимость количества предсказанных решений от точности экспериментальных измерений имеет нелинейный вид, а для молекул большего размера данная кривая демонстрирует линейную зависимость.

Cite: Бурыкина Ю.В. , Бойко Д.А. , Ильюшенкова В.В. , Еремин Д.Б. , Анаников В.П.
Масс-спектрометрическая идентификация химических соединений для развития алгоритмов машинного обучения и искусственного интеллекта
Доклады Российской академии наук. Химия, науки о материалах. 2020. Т.492-493. №1. С.116-122. DOI: 10.31857/s2686953520030048 OpenAlex

Dates:

Submitted:	Apr 3, 2020
Accepted:	Jun 5, 2020
Published online:	Sep 21, 2020

Identifiers:

≡ OpenAlex:

W3088830896

Altmetrics: