赛默飞世尔科学宣布合作，为发现和靶向蛋白质组学提供深度学习工具

赛默飞世尔(Thermo Fisher)和MSAID公司(一家利用深度学习转化蛋白质组学的软件公司)宣布了一项独家许可协议，将开发和商业化用于蛋白质组学的深度学习工具，使MSAID的prosit衍生框架广泛用于蛋白质组学实验室。深度学习工具的可用性将提高对蛋白质组学研究结果的信心，主要是在使用无标签或串联质量标签(TMT)定量的蛋白质分析领域，以及各种新的应用。

新算法旨在提高可信度和重现性，将作为赛默飞雪最新的Thermo Scientific Proteome Discoverer 2.5软件发布的一部分发布。用户现在可以访问基于深度学习的串联质谱预测，允许根据需要形成整个谱库，并促进肽的识别，置信度提高了10倍，并通过基于强度的重测从蛋白质组学数据集中提取更多的识别。结合Thermo Scientific的Orbitrap技术，新算法可以实现免疫肽组学和宏蛋白质组学等新兴应用，而传统的数据库搜索和统计方法通常是无效的。

赛默飞世尔生命科学质谱分析软件主管Mark Sanders说:“提高蛋白质和肽鉴定的可信度是一个日益增长的需求，因为即使是1%的错误发现率也意味着每10万个肽中有1000个可能被错误分配。”“应用深度学习工具可以对蛋白质组学样本进行数据独立分析，具有更高的置信度和可重复性，当与Orbitrap技术一起使用时，错误发现率降低了10倍，仅为每10万个多肽中100个。”

MSAID首席执行官Martin Frejno表示:“在MSAID，我们通过使用最先进的深度学习，重新发明了蛋白质组学数据的获取和分析方式。通过与赛默飞世尔科技公司的合作，我们可以将这项技术革命带到世界各地的实验室，并使科学界能够对新的和现有的数据获得独特的见解。”