DeepRT：用于蛋白质组学中肽保留时间预测的深度学习
定量方法
2017-05-17 v1
摘要
在基于质谱的蛋白质组学中，液相色谱中肽保留时间(RT)的准确预测有许多应用。在此，我们提出 DeepRT，一款基于深度学习的肽保留时间预测软件。DeepRT 利用深度卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)模型直接从肽序列中自动学习特征，从而无需使用手工设计的特征或规则。在特征学习之后，使用主成分分析(PCA)进行降维，然后利用三种常规机器学习方法进行建模。我们使用两个已发布的数据集评估 DeepRT 的性能，并证明 DeepRT 大幅优于先前最先进的方法 ELUDE 和 GPTime。
引用
@article{arxiv.1705.05368,
title = {DeepRT: deep learning for peptide retention time prediction in proteomics},
author = {Chunwei Ma and Zhiyong Zhu and Jun Ye and Jiarui Yang and Jianguo Pei and Shaohang Xu and Ruo Zhou and Chang Yu and Fan Mo and Bo Wen and Siqi Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.05368},
year = {2017}
}