Nat Commun｜西湖大学郭天南等：用于增强DIA蛋白质组学数据分析的预训练端到端转换器模型

本文介绍了西湖大学郭天南团队在Nature Communications上发表的研究，提出了一种名为DIA-BERT的软件工具，该工具利用基于变压器的预训练人工智能模型来分析数据非依赖型采集质谱（DIA-MS）蛋白质组学数据。研究背景指出，现有的DIA识别工具存在局限性，如独立训练评分模型和依赖手动设计特征。研究目的是通过预训练模型和合成数据集提高DIA蛋白质组学分析的性能。实验结果表明，DIA-BERT在五组人类癌症样品组中表现出蛋白质鉴定率平均增加51%，肽前体增加22%，实现了高定量准确性。结论强调了预训练模型和合成数据集在增强DIA蛋白质组学分析中的潜力。