今回紹介するのは、DIAプロテオミクス向けのオープンソース検索フレームワークalphaDIAです。膨大化するMSデータに対し、統計的厳密さ・透明性・性能を両立することを目指し、クロマトグラフィー由来の特徴抽出に依存しない“feature-free”同定アルゴリズムを採用。生データ信号に直接機械学習を施すことで、特にtime-of-flight型質量分析計で得られるパターン検出に適しており、ベンチマークでは同定数と定量精度で競合手法に匹敵する性能を示しました。

さらに、経験的ライブラリにも対応しつつ、完全予測ライブラリを用いる「DIAトランスファーラーニング」という探索戦略を提案。装置・実験ごとの特性を予測する深層学習モデルを継続的に最適化することで、機種・条件に依存せず、任意の翻訳後修飾に対して汎用的なDIA解析を可能にします。alphaDIAはローカルおよびクラウドで高性能に動作し、コミュニティがアクセスしやすい基盤としてDIA解析の裾野を広げます。

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