כתבה
arXiv cs.LG ·
MSAlign: התאמת תיאורי המולקולה והספקטרום MS לזיהוי מטבוליטים
MSAlign: Aligning Molecule and Mass Spectra representations for Metabolite Identification
זיהוי מטבוליטים מנתוני ספקטרומטריה של מסה נותר כאתגר קריטי במטבולומיקה. MSAlign, מודל קל, מציג התאמה של שני מודלים קבועים (DreaMS ו-MolDeBERTa) ומשפר את התוצאות.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2605.19752v2 Announce Type: replace Abstract: Accurately identifying metabolites i.e. small molecules from mass spectrometry data remains a core challenge in metabolomics, with broad applications in drug discovery, environmental analysis, and clinical research. We address the Molecule Retrieval task, which consists in recovering the chemical structure of a metabolite from its MS/MS spectrum given a set of candidate molecules. We make three contributions. First, we propose a unified framework encompassing recent approaches based on representation alignment and contrastive learning. Second, we introduce MSAlign, a lightweight model that achieves state-of-the art performances by aligning two frozen foundation models (DreaMS for mass spectra and MolDeBERTa for molecules) and demonstrate
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית