Exploring Peak Picking Challenges in Mass Spectrometry Data, Developing Automated Peak Picking Models, and Establishing Evaluation Strategy

峰值框選在質譜儀技術中極為關鍵，用於精確選取色譜圖波峰，尤其在信號較低且受到干擾的例子格外重要。雖然有些品質檢測和自動峰值框選軟體存在，但多數缺乏可信度評估，仍須人工校對，造成人力成本。為解決此問題，我們去年提出基於蛋白質質譜的AI自動峰值框選模型，採用圖形編碼和影像深度學習技術，大幅減少人力需求。然而，定量質譜領域工具多樣，設定和儀器各異，尚無系統效能評估和比較機制。隨著公開資料庫數據日漸增加，建立全面評估和比較框架的時機已成熟。我們計劃對公開數據庫加值，建立搜尋介面和資料抽樣系統，設計效能評估指標、搭建色譜圖品質檢定和自動化工作平台。目標是確保未來團隊有標準可依減少人力成本和誤差。

Project ID:PB11307-4609
External Project ID:NSTC113-2221-E182-052