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Transformer肽段谱图匹配实践

共计 30 章节
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01
质谱与肽段谱图匹配概述
质谱原理 · 肽段测序需求 · 传统匹配方法局限
质谱肽段谱图匹配概述
02
深度学习在蛋白质组学中的应用
从CNN到Transformer的演…
深度学习蛋白质组学
03
序列表示基础
氨基酸编码 · One-hot · 词嵌入
序列表示基础氨基酸编码
04
Transformer核心机制
自注意力 · 多头注意力 · 前馈网络
Transformer核心机制
05
针对肽段谱图的模型设计思路
编码器-解码器 vs 双编码器
针对肽段谱图的模…vs
06
数据预处理（上）
原始谱图读取 · 峰检测 · 信噪比过滤
数据预处理原始谱图读取
07
数据预处理（下）
峰列表归一化 · 质量误差校准 · 稀疏表示
数据预处理峰列表归一化
08
构建训练数据集
正负样本构造 · 数据增强（碎片化 · 噪声注入）
构建训练数据集正负样本构造
09
模型架构详解（一）
输入嵌入层与位置编码
模型架构详解输入嵌入层
10
模型架构详解（二）
Transformer编码器与交叉注…
模型架构详解Transformer
11
模型架构详解（三）
评分头与输出层设计
模型架构详解评分头
12
损失函数选择
对比损失 · Triplet损失 · 分类交叉熵
损失函数选择对比损失
13
训练策略
学习率调度（Warm-up+Cosi… · 优化器（AdamW） · 梯度裁剪
训练策略Warm-up+Cosi
14
超参数调优
隐藏层维度 · 头数 · 层数
超参数调优隐藏层维度
15
评估指标
Top-K召回率 · 精确率 · F1-score
评估指标Top-K
16
推理加速
ONNX导出 · TensorRT部署 · 批处理优化
推理加速ONNX
17
实战
使用ProteomeTools数据集… · 格式转换）
ProteomeTool…使用
18
实战
从零搭建Transformer匹配模…
Transformer从零搭建
19
实战
训练流程与日志监控（TensorBo… · WandB）
TensorBo训练流程
20
实战
模型测试与结果分析（混淆矩阵 · ROC曲线）
模型测试结果分析
21
与经典工具对比
与MaxQuant · MSFragger的匹配效果比较
经典工具对比MaxQuant
22
迁移学习
在公共数据集上预训练 · 在私有数据集上微调
迁移学习公共数据集上预训…
23
多任务学习
同时预测肽段序列 · 修饰位点与置信度
多任务学习同时预测肽段序列
24
模型可解释性
注意力权重可视化 · 重要性分数
模型可解释性注意力权重可视化
25
处理翻译后修饰（PTM）
可变修饰编码 · 修饰感知注意力
PTM处理翻译后修饰
26
大规模数据库搜索
索引构建 · 候选过滤 · 并行匹配
大规模数据库搜索索引构建
27
实时匹配系统设计
流式谱图处理 · 低延迟推理
实时匹配系统设计流式谱图处理
28
模型避坑指南
过拟合 · 数据泄露 · 训练不稳定案例分析
模型避坑指南过拟合
29
未来展望
大语言模型辅助 · 多模态融合 · 单细胞蛋白质组学
未来展望大语言模型辅助
30
课程总结与项目实践建议
从论文到工程落地的完整路线
课程总结项目实践建议