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深度学习方法在生物质谱及蛋白质组学中的应用
Application of Deep Learning in Biological Mass Spectrometry and Proteomics
投稿时间:2018-06-13  修订日期:2018-09-04
中文关键词:  深度学习,生物质谱,蛋白质组学,大数据
英文关键词:deep learning, biological mass spectrometry, proteomics, big data
基金项目:国家重点研发计划(2016YFA0501403, 2017YFC0906703), 国家自然科学基金(21675172)和蛋白质组学国家重点实验室自主课题(SKLP-K201706)资助项目
作者单位E-mail
赵新元 北京工业大学生命科学与生物工程学院北京 100022 zhaoxinyuan@foxmail.com 
秦伟捷 蛋白质组学国家重点实验室北京蛋白质组研究中心国家蛋白质科学中心(北京)军事医学研究院生命组学研究所北京 102206 aunp_dna@126.com 
钱小红 蛋白质组学国家重点实验室北京蛋白质组研究中心国家蛋白质科学中心(北京)军事医学研究院生命组学研究所北京 102206 qianxh1@163.com 
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中文摘要:
      深度学习是近年来机器学习领域最热门的研究方向,尤其是在图像及语音识别、自然语言处理、自动驾驶等方面取得了突破性进展.生物质谱是当今生命科学领域重要的研究工具,尤其在蛋白质组学、代谢组学、生物制药等领域发挥着关键作用.近年来,基于深度学习方法的发展,以生物质谱为核心的蛋白质组学大数据分析将迎来发展新契机.本文综述了深度学习方法在生物质谱数据解析及蛋白质组学研究方面的最新应用.
英文摘要:
      Deep learning is the most popular research area in the field of machine learning in recent years, especially in image and speech recognition, natural language processing, and automatic driving.Biological mass spectrometry is an important research tool in the field of life sciences and plays a key role in proteomics, metabolomics, and biopharmaceuticals.In recent years, based on the development of deep learning methods, the big data analysis in proteomics centered on biological mass spectrometry will usher into a new era.This article reviews the latest applications of deep learning methods in the analysis of biological mass spectrometry data and proteomics research.
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