Deep Learningによる質量スペクトルからの有機分子構造の推定

抄録

質量分析装置は得られたスペクトルからデータベースとの照合により分子構造を同定する装置であるが、未測定の分子は同定が困難である。本研究では、データベース内のスペクトルを学習し分子構造を推論するDeep Learning法の開発を行った。分子構造を組み立てて推論を行うため、データベースにない分子構造であっても推論が可能で、分子構造の潜在表現を用いることで高い類似性を持った分子構造の推論に成功した。