一种面向大型质谱图库的质谱图降维方法及其应用

本发明属于人工智能和蛋白质组学领域，具体涉及一种面向大型质谱图库的质谱图降维方法及其应用，所述方法包括利用全连接网络对前体特征进行处理，利用级联的卷积层和最大池化层分别对离子峰特征以及哈希特征进行处理；将处理后的到的特征拼接在一起输入一个全连接层；将全连接层的输出的特征、前体特征、离子峰特征以及哈希特征作为Transformer层的输入，Transformer层进行处理后得到初始特征向量；将初始特征向量与质谱图的质荷比特征进行拼接，得到最终降维后的特征向量；本发明实现在大型质谱图档案库中快速进行相似谱图检索，提升PTM/SAAV相关知识发现的计算速度、提高谱图搜索的速度，缩短谱图的搜索时间。