质谱是一种分析化学技术，可以根据分子的质量和电荷比来鉴定和定量复杂样品中的化合物。质谱在生命科学、环境科学、制药科学等领域有着广泛的应用，尤其是在代谢组学中，质谱可以用于探索细胞内的代谢物网络，揭示生物体的生理和病理状态。

然而，质谱数据的解释和利用也面临着巨大的挑战。首先，质谱数据的复杂性很高，因为一个化合物在电离和碎裂过程中会产生多种不同的离子，形成复杂的质谱图谱（spectrum）。其次，质谱数据的可用性很低，因为目前没有一个完整且准确的质谱数据库，可以用于匹配未知化合物的质谱图谱。因此，传统的基于数据库搜索的质谱分析方法往往无法有效地识别和注释质谱数据中的化合物，尤其是那些新颖或罕见的化合物。

为了解决这些问题，近年来，人工智能技术在质谱分析领域得到了广泛的应用和发展。人工智能技术可以利用机器学习和深度学习等方法，从大量的质谱数据中学习和提取有用的信息，实现对质谱数据的智能预测和解释。人工智能技术在质谱分析中的主要应用包括以下几个方面：

新化合物的质谱预测                           

化合物质谱预测是指根据化合物的结构或性质，预测其在质谱仪中产生的质谱图谱。这个任务的目的是为了构建质谱数据库，或者评估质谱数据的质量。化合物质谱预测的方法可以分为两类：基于规则的方法和基于机器学习的方法。

基于规则的方法是根据化学和质谱方面的先验知识，制定一些规则或模型，来模拟化合物在质谱仪中的电离和碎裂过程，从而预测其质谱图谱。这类方法的优点是可以考虑化合物的结构和化学特征，但是缺点是规则的制定往往需要大量的人工干预，而且规则的适用性和泛化性有限，无法覆盖所有的情况。

基于机器学习的方法是利用机器学习算法，从大量的已知化合物和质谱数据中学习一个映射函数，来预测未知化合物的质谱图谱。这类方法的优点是可以自动地从数据中学习规律，而且可以处理复杂和多变的数据，但是缺点是需要大量的高质量的训练数据，而且对于化合物的结构和化学特征的利用不足。

近年来，深度学习作为一种强大的机器学习方法，在化合物质谱预测中也得到了广泛的应用。深度学习可以利用多层的神经网络结构，来学习化合物和质谱之间的非线性和复杂的关系，从而提高预测的准确性和效率。深度学习在化合物质谱预测中的主要方法包括以下几种：

• 基于神经网络的方法：这类方法使用神经网络作为预测模型，输入可以是化合物的分子描述符，也可以是化合物的分子图或分子字符串，如 SMILES（simplified molecular-input      line-entry system）。输出可以是质谱图谱的峰值强度，也可以是质谱图谱的概率分布。例如，Wei 等人提出了一种轻量级的神经网络模型 NEIMS，用于直接预测化合物的 MS/MS 谱，并使用该模型预测化学键断裂的概率。Ji 等人提出了一种基于深度学习的频谱到指纹方法，称为“DeepEI”，对于每个指纹位，训练全连接的神经网络模型并用于预测未知化合物的分子指纹。

• 基于图神经网络的方法：这类方法使用图神经网络（graph neural network，GNN）作为预测模型，输入是化合物的分子图，输出可以是质谱图谱的峰值强度，也可以是质谱图谱的概率分布。图神经网络可以有效地处理分子图的结构信息，从而提高预测的精度和可解释性。例如，Murphy 等人创新性地利用 GNN 将频谱预测简化为图分类问题。他们的模型 GrAFF-MS 对分子图进行编码，将它们与质谱协变量合并，并将它们解码为每个公式的对数。Hájek 等人提出了一种结合先前研究方法的方法。第一步，使用带注释的质谱将      NEIMS 训练为“正向模型”。在第二步中，将许多结构公式输入正演模型，从而能够预测它们的质谱。这些预测的质谱反过来用于训练更大的逆模型（质谱到分子，作者使用了 BRAT 模型框架）。最后，通过使用实验测量的质谱对逆模型进行微调，以训练正向模型。

• 基于生成对抗网络的方法：这类方法使用生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）作为预测模型，输入是化合物的分子图或分子字符串，输出是质谱图谱的峰值强度或概率分布。生成对抗网络由一个生成器和一个判别器组成，生成器负责生成质谱图谱，判别器负责判断质谱图谱的真实性，两者相互竞争，从而提高生成质谱图谱的质量和多样性。这类方法的优点是可以生成新颖和多样的质谱图谱，而且可以处理高维和连续的数据，但是缺点是需要平衡生成器和判别器之间的训练过程，而且对于生成质谱图谱的可解释性和可控性不足。例如，Wang 等人提出了一种基于 GAN 的方法，用于从分子字符串生成质谱图谱。他们的模型由一个基于 LSTM（long short-term memory）的生成器和一个基于 CNN的判别器组成，生成器负责将分子字符串转换为质谱图谱，判别器负责判断质谱图谱的真实性和一致性。他们还使用了一个辅助的回归器，用于监督生成器的训练，使其生成的质谱图谱与真实的质谱图谱更加接近。

基于质谱的化合物结构预测                     

化合物结构预测是指根据质谱数据，预测其对应的化合物的结构或性质。这个任务的目的是为了实现从质谱数据中发现和注释未知或新颖的化合物，从而揭示其生物学或化学的功能和意义。化合物结构预测的方法可以分为两类：基于数据库搜索的方法和基于生成模型的方法。

基于数据库搜索的方法是根据质谱数据与已知的化合物数据库进行匹配，从而找出最可能的候选化合物。这类方法的优点是可以利用已有的化学知识和数据，但是缺点是无法处理数据库中不存在的化合物，而且受到数据库的质量和覆盖度的限制。

基于生成模型的方法是利用生成模型，从质谱数据中直接生成化合物的结构或性质。这类方法的优点是可以发现数据库中未包含的化合物，而且可以根据不同的目标和约束进行优化，但是缺点是需要大量的训练数据，而且对于生成化合物的可解释性和可控性不足。

近年来，深度生成模型作为一种强大的生成模型，在化合物结构预测中也得到了广泛的应用和发展。深度生成模型可以利用多层的神经网络结构，来学习质谱数据和化合物结构之间的非线性和复杂的关系，从而提高生成的质量和多样性。深度生成模型在化合物结构预测中的主要方法包括以下几种：

• 基于变分自编码器的方法：这类方法使用变分自编码器（variational autoencoder，VAE）作为生成模型，输入是质谱数据或化合物结构，输出是化合物结构或质谱数据。变分自编码器由一个编码器和一个解码器组成，编码器负责将输入数据映射到一个潜在空间，解码器负责将潜在空间的向量还原为输出数据。变分自编码器可以有效地处理高维和连续的数据，从而提高生成的效率和灵活性。例如，Kutuzova 等人使用半监督深度 VAEs 开发了一个模型，用于学习多种复杂模态的联合潜在表示。在该模型中，质谱和指纹分别是第一和第二模式。该模型是第一个从 MS/MS 谱和从分子结构预测 MS/MS 谱的双向预测工具。MassGenie 使用基于变压器的 DNN 来解释光谱。使用 FragGenie（一种基于 MetFrag 的深度学习系统，用于从分子的质量片段（光谱）中识别分子）预测的 7 万个SMILES估计的光谱用于模型训练，VAE-Sim 用于在化学空间中生成更多的候选分子。

• 基于循环神经网络的方法：这类方法使用循环神经网络（recurrent neural network，RNN）作为生成模型，输入是质谱数据或化合物结构，输出是化合物结构或质谱数据。循环神经网络可以有效地处理序列数据，如分子字符串，从而提高生成的精度和一致性。例如，DarkNPS 使用 RNN 模型随机生成分子，这些分子与一类化合物分布在同一化学空间中。预计分子质谱将形成聚焦文库，并在搜索感兴趣的化合物时扩大命中概率。Stravs 等人用 RNN 生成模型取代了数据库搜索。SIRIUS 和 CSI：FingerID      用于从 MS 谱中预测分子式和结构指纹，并使用编码器-解码器 RNN 模型在公式施加的约束下从指纹预测结构作为 SMILES 序列。最后，使用修改后的普拉特分数对候选结构进行重新排序。

• 基于生成对抗网络的方法：这类方法使用生成对抗网络作为生成模型，输入是质谱数据或化合物结构，输出是化合物结构或质谱数据。生成对抗网络由一个生成器和一个判别器组成，生成器负责生成化合物结构或质谱数据，判别器负责判断化合物结构或质谱数据的真实性，两者相互竞争，从而提高生成的质量和多样性。生成对抗网络可以有效地处理高维和连续的数据，从而提高生成的效率和灵活性。例如，Wang 等人提出了一种基于 GAN 的方法，用于从分子字符串生成质谱数据。他们的模型由一个基于 LSTM的生成器和一个基于 CNN的判别器组成，生成器负责将分子字符串转换为质谱数据，判别器负责判断质谱数据的真实性和一致性。他们还使用了一个辅助的回归器，用于监督生成器的训练，使其生成的质谱数据与真实的质谱数据更加接近。Spec2Mol 是一种深度学习架构，仅基于质谱来建议分子结构。编码器学习光谱嵌入，而解码器使用用于在不同分子表示之间进行转换的大型化学结构数据集进行预训练，重建拟议化学结构的 SMILES 序列。质谱是通过将光谱特征映射到分子来解释的，并且不依赖于仅数据库搜索。

基于分子结构的质谱预测                                 

基于分子结构的质谱预测是指根据分子结构，预测其在质谱仪中产生的质谱图谱的特征和信息。这个任务的目的是为了验证分子结构的正确性，或者探索分子结构和质谱图谱之间的内在联系。基于分子结构的质谱预测的方法可以分为两大类：基于规则的方法和基于机器学习的方法。

基于规则的方法是根据化学和质谱方面的先验知识，制定一些规则或模型，来模拟分子结构在质谱仪中的电离和碎裂过程，从而预测其质谱图谱的峰值强度和分布。这类方法的优点是可以考虑分子结构的细节和特征，从而提高预测的精度和一致性，但是缺点是规则的制定往往需要大量的人工干预，而且规则的适用性和泛化性有限，无法覆盖所有的情况和条件。

近年来，深度学习作为一种强大的机器学习算法，在分子结构的质谱预测中也得到了广泛的应用和发展。深度学习可以利用多层的神经网络结构，来学习分子结构和质谱图谱之间的非线性和复杂的关系，从而提高预测的质量和多样性。深度学习在分子结构的质谱预测中的主要方法包括以下几种：

• 基于自编码器的方法：这类方法使用自编码器作为预测模型，输入是分子结构，输出是质谱图谱。自编码器由一个编码器和一个解码器组成，编码器负责将分子结构映射到一个潜在空间，解码器负责将潜在空间的向量还原为质谱图谱。自编码器可以有效地降低数据的维度，从而提高预测的效率和灵活性。例如，Li 等人提出了一种基于 AE 的方法，用于从分子结构预测质谱图谱。他们的模型由一个基于图卷积神经网络的编码器和一个基于多层感知器的解码器组成，编码器负责将分子结构的图表示转换为潜在向量，解码器负责将潜在向量转换为质谱图谱的峰值强度。

• 基于生成对抗网络的方法：这类方法使用生成对抗网络作为预测模型，输入是分子结构，输出是质谱图谱。生成对抗网络由一个生成器和一个判别器组成，生成器负责生成质谱图谱，判别器负责判断质谱图谱的真实性，两者相互竞争，从而提高生成的质量和多样性。生成对抗网络可以有效地处理高维和连续的数据，从而提高预测的效率和灵活性。例如，Wang 等人提出了一种基于 GAN 的方法，用于从分子结构预测质谱图谱。他们的模型由一个基于 GCN 的生成器和一个基于 CNN 的判别器组成，生成器负责将分子结构的图表示转换为质谱图谱，判别器负责判断质谱图谱的真实性和一致性。他们还使用了一个辅助的回归器，用于监督生成器的训练，使其生成的质谱图谱与真实的质谱图谱更加接近。

结论与展望                                           

基于质谱的分子智能预测是一种利用质谱数据和机器学习算法，来实现化合物结构预测和质谱预测的方法。这种方法具有高效、准确、灵活、多样等优点，可以为生命科学和化学领域的研究提供有力的支持。随着质谱技术的发展和数据的增加，基于质谱的分子智能预测也将不断完善和创新，为发现和注释未知或新颖的化合物，揭示其功能和意义提供更多的可能性。

 参考文献（略）