碎片锚定的神经网络在库规模上模拟电子电离质谱

研究提出碎片锚定的神经工作流，先穷举分子碎裂图，再用实验谱训练的模型为子结构分配强度，从而预测电子电离质谱。在骨架划分下，该模型在最多50个同分子式异构体中识别正确结构的比例为43.0%，最强基线为32.5%；其精度与量子化学模拟相当，速度快约七个数量级。在PubChem 8730万化合物库的无分子式检索中，其top-1准确率为3.3%，最强基线为1.1%，加入峰质量窗口过滤后升至5.3%。