deep-molecular-massspec:使用深度学习的小分子质谱

用于有机分子的电子电离质谱的深度学习 该存储库随附 ，和ACS中央科学2019 5（4），700-708 DOI：10.1021 / acscentsci.9b00085 介绍 我们使用应用于各种分子表示的深度学习技术预测分子的质谱图。 使用定制的库匹配任务评估性能行为。 在此任务中，我们通过将分子光谱与标记光谱库进行匹配来识别分子。 作为基线，该文库包含NIST主文库中的所有分子，其模仿了实验化学家当前使用的行为。 为了测试我们的预测，我们用模型中的光谱预测替换了库的某些部分。 下面将更详细地描述此任务。 所需包装： 建议在Python 3.6环境中使用来安装这些软件包。 此处所需的大多数软件包都可以使用conda install tensorflow = 1.13 rdkit matplotlib和pip install absl-py进行安装。 进行模型预测的快速入门指南 创建目