仅利用质谱，机器学习可预测未上市新型人造毒品
英国《自然·机器智能》杂志15日发表一项计算生物学突破，包括加拿大英属哥伦比亚大学在内的研究团队研发了一种自动化、生成式的机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型精神药物（又称人造毒品）的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。 每年有大量新型精神药物出现在非法市场上，这些药物会造成与已知非法药物相近的精神效果，但其合成方式使其在化学上与已知非法药物有所不同，这些药物规避了现有的毒品法规，甚至难以被侦测。法医实验室使用质谱分析法在查封药片或粉末中识别已知人造毒品。但是，要弄清一种全新人造毒品的结构，通常需要化学专家工作数周或数月，并且需要用到多种实验技术。 加拿大英属哥伦比亚大学研究人员迈克尔·斯金奈德及其同事，此次使用全球各地法医实验室众包的保密数据，训练了一个机器学习模型。他们所使用的算法也被称为深度神经网络，其灵感来自于人脑的结构和功能。机器学习产生了结构和性质都类似于近期人造毒品的分子......阅读全文
仅利用质谱，机器学习可预测未上市新型人造毒品
英国《自然·机器智能》杂志15日发表一项计算生物学突破，包括加拿大英属哥伦比亚大学在内的研究团队研发了一种自动化、生成式的机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型精神药物（又称人造毒品）的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。 每年有大量新型精神药物出现在非法市场
国际最新研究：机器学习方法可帮助识别人造毒品
施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-机器智能》发表一篇计算生物学研究论文称，科研人员发现一种自动化、生成式的机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型精神药物(又称人造毒品)的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。 该论文指，每年有大
国际最新研究：机器学习方法可帮助识别人造毒品
施普林格·自然旗下专业学术期刊《自然-机器智能》发表一篇计算生物学研究论文称，科研人员发现一种自动化、生成式的机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型精神药物(又称人造毒品)的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。 该论文指，每年有大
机器学习方法可识别未上市人造毒品，包含十亿药物结构
11月15日发表一项研究获得突破！研究团队创造了一种机器学习方法，可以仅利用质谱就确定未知的新型人造毒品的化学结构，了解这些结构能帮助法医实验室更快识别出疑似的人造毒品。加拿大英属哥伦比亚大学研究人员迈克尔·斯金奈德及其同事，此次使用全球各地法医实验室众包的保密数据，训练了一个机器学习模型。他们所使
实用学习丨质谱入门
近年来质谱仪性能的显著改进主要基于开发出的两种离子化技术：一种是介质辅助的激光解吸/离子化技术。另一种是电喷雾离子化技术。由于这两种电离技术的出现，使原本只能检测小分支的质谱技术，可以运用于检测生物大分子。 在过去质谱技术主要运用于对一级结构和序列的表征，而现在质谱技术越来越多地运用于高级结构的分析
手性色谱与质谱联用对精神药物的精准检测
利用手性色谱与质谱联用对精神药物安非他明和甲基安非他明进行生物检测。甲基安非他明和安非他明是强效中枢神经兴奋剂，在使用方面有许多道德问题：会对提高信心、增加社交性和能量方面产生副作用，如作为娱乐精神药物被过分使用。由于其对提高精神警觉性和抑制疲劳具备增强作用，导致体育领域药物滥用，会引起高血压和心动
毒品检测的双翼：质谱色谱联用技术
2018年9月9日，深圳警方通报破获一起跨境运输毒品案。在这次案件中，警方共刑事拘留3名相关人员，缴获毒品K粉9.4余公斤。随着各类吸毒、贩毒案件的频频爆发，毒品已经成为当今世界最严重的社会问题之一。在加强毒品打击力度的同时，毒品犯罪的手段也在不断加强。为了更好的打击毒品走私和开展禁毒工作，
最强“鉴毒师”？AI超快速鉴定毒品,－还可预测新型精神药物
当下的我们，无疑都享受着科技的福利，感受着科技的魅力，陶醉其中……生活在科技时代的幸福指数不言而喻。 然而，科技是把双刃剑，用好了，推动的是社会进步，用不好，刺伤的便是人类自己。 近年来，就有这样一伙不法分子，滥用科技推动毒品的升级换代。被联合国禁毒署定性为“新精神活性物质”（NPS,N
人工智能和机器学习正在如何重塑当今的医疗产业？
在医疗健康领域活跃着世界上最具创新性的初创公司，他们致力于为人类带来更高质量的生活和更长的生命。软件和信息技术刺激了这些创新的产生和发展，数字化的健康和医疗数据使得医疗的研究和应用进程不断加速。 近年来，以人工智能和机器学习为首的先进技术让软件变得越来越智能和独立，不断加速着健康领域的创新步伐
马斯克嘲讽人工智能：机器学习本质就是统计学
快科技6月12日消息，近日，特斯拉CEO，此前曾多次公开提议限制AI发展的艾隆·马斯克在推特上分享了一张图片，用于讽刺目前的人工智能。在图片中，一位路人询问戴着“机器学习”（marchine learning）面罩的人工智能：“嗨，人工智能。为什么你总是戴着那个面罩？”一边说一边动手揭开了那个面罩，
科学家利用机器学习人工智能实现传染病早期预警
“机器学习”是人工智能的一种形式。美国卡里生态系统研究所和佐治亚大学科学家将机器学习和大数据相结合，用于确定携带疾病的啮齿类动物的种类分布，以及容易被新生寄生虫和病原体传染的热点地区。相关论文发表在近期美国《国家科学院学报》上。 据物理学家组织网报道，大部分新兴传染病都是从动物传染给人类，全世
机器学习也许能“算命”
12月19日，《自然-计算科学》发表的一项研究描述了一种机器学习方法，能够从不同方面准确预测人类生活，包括早死可能性和个性的细微差异。该模型或许能提供对人类行为的量化认知。 社会科学家对人类生活是否能被预测的问题看法不一。虽然我们对在人类生活中起到重要作用的社会人口学因素已有充分了解，但一直无
机器学习模型预测中风？
中风的诊断可能很棘手，因为患者并不总是表现出典型的症状，而且其他疾病也可能模仿它。研究人员利用现有数据开发了一种机器学习模型，可以准确预测中风，并可能使诊断变得更容易。诊断错误是一个主要的公共卫生问题，造成了可预防的病人伤害和卫生超支。由于诊断错误而导致的可预防的中风死亡比误诊的心脏病发作要常见30
质谱应用学习笔记05质谱方法开发的第一步
不能盲目的认为，HPLC过来的东西，在质谱端，都能通过实时图谱，解析出结构。GC-MS可以这样理解，LC-MS不行。我以前有这样的误解，现在完全么有了。 LC-MS质谱方法学开发是比较复杂的（讲真，其实也简单），今天的学习笔记，简单记录说明下质谱方法开发的第一个环节，采用对照品溶液优化质谱参
质谱届的前沿讲堂，青年们的学习乐园
【导语】 众多专家云集，阐述质谱各领域的前沿动态和致学方法，为青年研究者提供了一场学术盛宴...... 2009年4月24日至25日，由北京理化分析测试技术学会北京质谱学会主办的，2009年北京质谱年会于昌平虎峪山庄召开，到会的质谱界专家、质谱厂商的技术专家、青年研究者和学生近200人
珀金埃尔默Torion－T9在毒品检测中的应用（二）
快速检测结果常见毒品的总离子流色谱图 图1.6种常见毒品的总离子流色谱图 1-冰毒，2-替苯丙胺，3-3,4－亚甲基二氧甲基苯丙胺，4-可卡因，5-氯胺酮，6-海洛因常见芬太尼类物质的总离子流色谱图 图2.常见芬太尼类物质的总离子流色谱图 序号 组分名称 主
机器学习能够有效筛选“苦味”
苦味往往在食物味道中并不受欢迎，而引起这种苦味的重要因素之一是一种生物分子—苦味肽。苦味肽是能够与细胞膜上的苦味受体结合进而引发苦味感知的一类小分子肽，通常在食品加工、储存或消化过程中生成。近日，中国科学院大连化学物理研究所研究员靳艳团队与大连工业大学、内蒙古伊利实业集团有限公司合作，发展了一种
Clarivate呼吁释放人工智能和机器学习在生命科学中的潜力
在OpenAI的GPT-4于一年多前首次亮相后，人工智能（AI）和机器学习（ML）持续引起广泛关注。Clarivate认为这些技术在生命科学领域有着巨大的潜力，将深刻改变药物开发和医学领域。在一场题为“让我们真实地谈谈数据和人工智能”的小组讨论中，Clarivate汇集了专家，旨在探讨这一技术对生命
杨崇俊：色谱质谱联用在法医毒品鉴定中的应用
8月23日，山东济宁市公安局杨崇俊受分析测试百科网邀请，参加了《国土安全等分析中的新技术新应用》网络研讨会，并为与会者带来了精彩的报告（视频链接：Webinar《色谱质谱联用技术在法医毒物毒品分析中的应用进展》）。山东济宁市公安局 杨崇俊 杨崇俊为与会者带了题为《色谱质谱联用技术在法医毒物毒品
机器学习加速探索材料的开发
设计空间几何增长是材料设计中的一大挑战。机器学习（ML）加速探索材料设计已经开始在的这一挑战中发挥作用，并显著提高了发现材料的效率。然而，这个流程暗含了密度泛函理论（DFT）产生的训练集的统计上的偏见。并且，在使用高通量计算产生训练集的时候，大量的计算会失败。这种情况对于一些有趣的，例如含有自由
机器学习助力外骨骼性能提升
美国科学家报道了一种能加速外骨骼控制系统开发的模拟框架，这种外骨骼能辅助现实世界场景中的运动。研究显示，这个框架或有助于推动外骨骼和义肢等装置的广泛应用。相关研究6月12日发表于《自然》。外骨骼能显著提升人类运动，恢复残疾人士的运动能力。不过，当前的控制器在匹配不同个体需求和任务涉及的复杂人体运动时
未来化学侦察兵——质谱走进机器人时代
暨南大学胡斌团队在 Analytical Chemistry再次发表封面文章《Lab-on-Robot: Unmanned Mass Spectrometry Robot for Direct Sample Analysis in Hazardous and Radioactive Enviro
人工智能和机器学习解决方案将如何加速细胞和基因治疗领域创新
引言：“大鹏一日同风起，扶摇直上九万里。”细胞和基因治疗（CGT）领域在过去几年中取得了显著进步，其管线和批准产品的数量急剧增加。然而CGT市场仍然面临许多挑战，这些挑战阻碍了其增长并延迟了这些疗法的广泛应用，主要包括了对疾病的了解有限、疗法的复杂性以及制造工艺的放大和优化方面的限制。在数字技术
深度学习复兴：向人工智能迈进
它是未来的一部分，我们才刚刚开始。图片来源：BRUCE ROLFF 3年前，美国加利福尼亚州山景城神秘的谷歌X实验室的研究人员从YouTube视频中提取了1000万个静态图像，并将其输入“谷歌大脑”——由1000台计算机构成的网络，从而试图像一个蹒跚学步的孩子一样吸收这个世界的信息。经过3
人工智能进入“深度学习+”阶段
虽然从底层技术看，ChatGPT并不算创新，但其社会影响远远超出了预期。这款由美国人工智能公司OpenAI开发的聊天机器人，2022年11月推出后火遍全球，成为史上增长最快的消费者应用程序。 让机器和真人自由对话，一直是人工智能领域的重要目标之一。ChatGPT的爆火背后，其实是深度学习技术的
比传统机器学习算法快1000倍——联想学习法
英国牛津大学材料系研究人员联合埃克塞特大学和明斯特大学的同事开发了一种片上光学处理器，能检测数据集中的相似性，速度比在电子处理器上运行的传统机器学习算法快1000倍。发表在《光学》杂志上的这项新研究的灵感来自诺贝尔奖获得者伊万·巴甫洛夫对经典条件反射的发现。巴甫洛夫在实验中发现，如果在喂食过程中提供
机器学习模型可识别乳房病变风险
美国研究人员近日在《放射学》杂志线上版发表文章称，他们开发出一种机器学习工具，可以确定哪些高危乳房病变可能会变成癌症，从而帮助医生作出正确的治疗决策，减少不必要的手术。 乳房病变是一种女性常见疾病，而高危乳房病变有很大几率转变成癌症。正是由于这种风险，手术切除病变组织通常被认为是首选治疗方案。
机器学习助力更好理解水的行为
美国一个研究团队在最新一期《物理评论快报》上刊发论文称，他们借助机器学习技术来理解水在零下100℃的行为。最新研究不仅能让科学家更好地理解水，也为更好地从理论上理解各种物质开辟了更多途径。 水是人们最熟悉、接触最频繁的物质之一，但实际上它还有很多未解之谜。在过去30年里，科学家们从理论上认为，当
Google如何用机器学习帮助药物研发？
从在搜索中回答与健康相关的问题，到给开发者提供健身数据平台，Google在我们的日常健康中越来越重要。但其实互联网巨头们也在努力加快研发治愈人类顽疾的关键药物。 同斯坦福大学的Pande Lab合作，Google Research发表了一篇题为“针对药物研发的大规模多任务网络”的文章。该文章描