[口头报告]基于图学习的溶解有机质分子同分异构物向量预测

基于图学习的溶解有机质分子同分异构物向量预测
编号:928 稿件编号:2458 访问权限:仅限参会人 更新:2024-04-11 10:24:42 浏览:38次 口头报告

报告开始:2024年05月19日 08:12 (Asia/Shanghai)

报告时间:10min

所在会议:[S6] 主题​6、海洋地球科学 » [S6-6] 主题6、海洋地球科学 专题6.4、专题6.9(19日上午,205)

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摘要
直接进样模式的超高分辨率质谱技术(DI-UHRMS)能够精准确定DOM中数千个分子式,但一个分子式通常代表了多个同分异构物。液相色谱和静电场轨道离子阱质谱联用技术(LC-Orbitrap MS)能在质谱分析前根据极性有效分离DOM分子,并根据保留时间提供不同分子的特征向量,从而在结构、极性和同分异构物数量等方面细粒度地表征DOM分子。我们基于长江口-东海的8个DOM样品,利用LC-Orbitrap MS获取同分异构物标签,构建图网络学习的多标签向量预测模型。具体来说,构造分子化学转移网络,引入无监督学习网络表征分子全局特征,并结合分子的环境独特性构建同分异构物多标签向量预测模型。本方法将有效提取DOM分子在即时环境下的特异性信息,为深入全面探究其地学意义提供了新视角。
关键字
液相串联超高分辨率质谱,同分异构物,分子网络,图学习
报告人
刘同存
讲师 浙江农林大学

稿件作者
刘同存 浙江农林大学
赵辰 香港科技大学
易沅壁 香港科技大学
何晨 中国石油大学(北京)
史权 中国石油大学(北京)
何丁 香港科技大学
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