用于质谱数据的质量重新校准
申请号：CN202411890898
申请日期：2024-12-20
公开号：CN120195258A
公开日期：2025-06-24
类型：发明专利
摘要
本发明涉及产生和使用如使用经质量精细整理的训练谱通过(监督)训练多层的或卷积的神经网来得出的机器学习的或训练的算法，用于质谱数据的质量重新校准，尤其是应用于基于基质辅助激光解吸/电离(MALDI)作为电离机制的质谱数据，进一步特别是应用于质谱成像(MSI)数据，并且进一步特别是包括使质谱数据经受质量缺陷分析，诸如肯德里克质量缺陷分析。这样做，可以以及时的方式提高质谱数据的质量。
技术关键词
基质辅助激光解吸
缺陷分析
直方图
校准算法
数据
离子回旋共振
时间分析仪
质谱分析方法
监督机器学习
参数
非线性
寡核苷酸
成像
表达式
系统为您推荐了相关专利信息
多模态信息融合
关键点
姿势
数据
融合特征
室内监测数据
中央空调智能
管理控制方法
负荷预测模型
中央空调运行参数
参数
数据同步
评价方法
动态时间规整算法
机器学习算法
进化算法
柔性车间调度
工件
蝗虫算法
染色体
信息提取方法
信息提取模型
文本
核心
噪声信息
