高分辨质谱-深度学习驱动的代谢组学数据自动分析方法

本发明涉及一种高分辨质谱‑深度学习驱动的代谢组学数据自动分析方法，属于数据科学技术领域。其中，该方法包括：通过液相色谱‑高分辨质谱联用技术获取原始质谱数据文件；通过自动化预处理模块对原始质谱数据文件进行峰提取、峰对齐、去噪处理，并基于特征提取模块生成标准化的代谢物特征定量矩阵；基于标准化的代谢物特征定量矩阵以及原始质谱数据文件中的二级质谱谱图信息，通过自适应识别模型对代谢物特征进行自动化鉴定；对鉴定出的代谢物及对应的代谢物特征定量矩阵，在数据库自动匹配最佳结果，并得到对应的分子式构成和化合物名称。显著提高了代谢物鉴定的速度和精度，减少了人工干预可能带来的误差。