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우리는 가스 크로마토그래피-질량 분석(GC-MS) 데이터의 자동 디컨볼루션을 가능하게 하는 머신 러닝 접근법인 MSHub를 개발했습니다. 이후 우리는 글로벌 자연 제품 사회(GNPS) 분자 네트워킹 분석 플랫폼 내에서 GC-MS 데이터를 저장, 처리, 공유, 주석, 비교 및 분자 네트워킹을 수행할 수 있는 워크플로를 설계했습니다. MSHub/GNPS는 비지도 비음수 행렬 분해를 통해 화합물 분해 패턴의 자동 디컨볼루션을 수행하고 샘플 간 분해 패턴의 재현성을 정량화합니다.
Aksenov et al. (Mon,)는 이 질문을 연구했습니다.