深度学习方法在生物质谱及蛋白质组学中的应用

• 作者: 秦伟捷 赵新元 钱小红
• 来源期刊: 生物化学与生物物理进展
• 关键词: 深度学习 生物质谱 蛋白质组学 大数据
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 综述与专论
• 页码范围: 1214-1223
• 页数: 10页
• 语种: 中文
• DOI: 10.16476/j.pibb.2018.0165

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱小红		3	2	1.0	1.0
2	赵新元		3	4	1.0	2.0
3	秦伟捷		2	0	0.0	0.0