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metabolomics
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FlexMS基准统一了分子质谱预测
研究人员推出了FlexMS，一个旨在标准化深度学习模型在预测分子串联质谱方面的评估的新基准框架。该框架解决了元数据条件和预处理管道中的不一致性问题，这些问题阻碍了不同架构之间的公平比较。FlexMS旨在为科学界提供一个可复现的标准，从而能够更可靠地识别稳定的算法结论和实际应用的可行操作点。
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LLM框架MetaboT简化代谢组学数据分析
研究人员开发了MetaboT，一个开源的多智能体框架，利用大型语言模型（LLMs）简化基于质谱的代谢组学数据的分析。该框架将自然语言查询转换为代谢组学知识图谱的SPARQL查询，克服了专业查询语言陡峭的学习曲线。MetaboT采用模块化架构，配备专门的智能体来验证范围、解析实体、生成模式感知查询和解释结果，从而减轻了LLM常见的局限性，如幻觉和模式不合规。该系统在实验天然产物知识图谱（ENPKG）上使用专家编写的基准进行了验证，证明了…