arXiv cs.LG·49 天前★ 2

GRACE:早期融合几何残差加合物条件化预测碰撞截面

原文标题:Predicting Collision Cross Sections with GRACE: Geometric Residual Adduct Conditioning via Early-fusion

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AI 智能摘要

碰撞截面(CCS)是离子迁移质谱中常用的分子注释描述符,但预测困难,因为其反映气相分子离子的尺寸、形状与电离状态。多数预测器忽略显式3D结构或将加合物身份作为晚期类别特征。作者提出GRACE,通过早期融合的几何残差加合物条件化适配预训练分子几何编码器,在9000余条实验记录上三种划分均取得最佳平均百分比差异,并在四个外部测试集上误差更低。

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问题
碰撞截面预测难,多数模型忽略显式3D结构或把加合物身份当作晚期类别特征。
方法
GRACE用早期融合的几何残差加合物条件化适配预训练分子几何编码器,结合加合物token与低秩注意力适配器。
结果
随机、骨架、加合物敏感三种划分平均百分比差异分别为1.67%、2.11%、2.36%,均为最优,四个外部测试集误差更低。
影响
代谢组学与质谱注释工具可直接替换预测模块,提升加合物相关分子鉴定的准确率。
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原始标题:Predicting Collision Cross Sections with GRACE: Geometric Residual Adduct Conditioning via Early-fusion
AI 中文标题:GRACE:早期融合几何残差加合物条件化预测碰撞截面
来源:arXiv cs.LG · 发布于 49 天前
分类:学术研究 · AI 重要度:★ 2(2)
标签:碰撞截面 / 分子性质预测 / 几何编码器 / 早期融合 / 质谱分析
关键词:collision cross section / molecular geometry / early fusion / adduct conditioning
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