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FRIGID
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AI系统GEMS加速分子结构鉴定
研究人员开发了GEMS（Guided Editing of Molecular Structures，分子结构引导编辑），一个新颖的AI系统，旨在从质谱数据中鉴定小分子结构。GEMS利用一个名为MIST的预训练光谱到指纹模型和一个神经网络策略，通过学习到的键编辑来优化候选结构。这种方法显著加快了鉴定过程，在几分钟内就能达到比以往需要数小时的方法更高的准确性。该系统在NPLIB1和MassSpecGym等基准数据集上表现强劲，优于现有基线。
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FRIGID框架加速AI驱动的分子结构解析
研究人员推出FRIGID，一个旨在提高利用质谱数据进行分子结构解析的速度和准确性的新框架。FRIGID采用了一种新颖的扩散语言模型，该模型根据质谱、中间指纹表示和确定的化学式生成分子结构。这种方法允许在数百万个未标记的结构上进行训练，并通过识别和精炼与光谱不一致的片段来扩展推理时间。FRIGID在MassSpecGym基准测试上实现了超过18%的Top-1准确率，在NPLIB1上将领先方法的准确率提高了两倍，并表现出与计算量对数线性相…