大规模保留指数集辅助质谱分子识别研究

项目名称： 大规模保留指数集辅助质谱分子识别研究

项目编号： No.61271098

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 章军

作者单位： 安徽大学

项目金额： 75万元

中文摘要： 气相色谱和质谱联用中是一种广泛使用的代谢组学分析工具，将气相色谱中标准化分离信息-保留指数和质谱分析方法相结合，将显著提高分子识别的准确性。本项目中，拟开展的以下研究工作：1)通过定量构效关系（QSAR）来构建结构密钥-柱温影响因子预测模型，研究一种获得更准确的保留指数参考值的方法；2) 基于分子的结构信息，结合QSRR模型，通过提高输入数据精度,对优化算法和回归模型的选择，来构建一种保留指数高精度、通用的转换模型和一种大规模保留指数预测的方法；3) 通过构建一个包含分子质谱和保留指数信息的大规模的保留指数测试数据集，研究一种验证保留指数辅助质谱进行分子识别性能的方法。

中文关键词： QSRR模型；保留指数预测；随机投影；二维保留指数；深度学习

英文摘要： Gas chromatography coupled to mass spectrometry (GC/MS) is one of the most widely used analytical tool for metabolomics study. If the compound's standardized separation information: retention index (RI) can be integrated mass spectra for identification, it would improve the accuracy of compound identification. In this research, it can be expected to carry out the following research works: 1) Through QSAR to create a prediction model based on molecule structural key-column temperature impact factor, to obtain more accurate reference retention index for further use; 2) Based on molecular structure information and QSRR model, through use more accurate input retention index data, select the optimal subset of the molecular descriptors and choose appropriate regression model to create a extensive retention index transformation and prediction model; 3)Create a large scale test dataset containing mass spectra and retention index information to evaluate the performance of retention index for compound identification.

英文关键词： QSRR model；retention index prediction；random projection；2 dimensional retention index；deep learning