Presentation Details
基于图学习的溶解有机质分子同分异构物向量预测
ID：928
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2024-04-11 10:24:42 Hits：1990
Oral Presentation
Start Time：2024-05-19 08:12（Asia/Shanghai）
Duration：10min
Session：S6 主题6、海洋地球科学 »
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Abstract
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。
Keywords
液相串联超高分辨率质谱,同分异构物,分子网络,图学习
Speaker
刘同存
讲师 浙江农林大学Submission Author
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Important Date
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Conference Date
May 17
2024
toMay 20
2024
-
Mar 31 2024
Draft paper submission deadline
-
Mar 31 2024
Contribution Submission Deadline
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May 20 2024
Registration deadline
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