DeepNovoV2：利用深度学习实现更优的从头肽测序
机器学习
2019-05-23 v2 生物大分子
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摘要
个性化癌症疫苗被设想为下一代理性癌症免疫疗法。开发个性化治疗性癌症疫苗的关键步骤是识别肿瘤细胞表面上的肿瘤特异性新抗原。一种有前景的方法是通过质谱数据从头肽测序。本文中我们介绍 DeepNovoV2，一种用于肽测序的当前最优 (state-of-the-art) 模型。在 DeepNovoV2 中，谱图被直接表示为一组 (m/z, 强度) 对，因此不受精度-速度/内存权衡问题的困扰。该模型结合了顺序不变网络结构 (T-Net) 与循环神经网络，并提供了一个完整的端到端训练与预测框架来测序肽的模式。我们在来自不同物种的广泛数据上的实验表明，DeepNovoV2 优于先前的当前最优方法，在肽水平上实现了 13.01–23.95% 更高的准确率。
引用
@article{arxiv.1904.08514,
title = {DeepNovoV2: Better de novo peptide sequencing with deep learning},
author = {Rui Qiao and Ngoc Hieu Tran and Lei Xin and Baozhen Shan and Ming Li and Ali Ghodsi},
journal= {arXiv preprint arXiv:1904.08514},
year = {2019}
}