计算质谱的进展、挑战与展望
摘要
质谱（MS）是现代分子生物学的核心技术，在蛋白质组学、代谢组学、脂质组学、糖组学等多个领域具有广泛应用。随着该领域的持续发展，仪器设备、采集策略、机器学习和可扩展计算技术的快速进步重塑了计算质谱的格局。本展望综述了近期的关键进展，并重点指出了核心挑战，包括数据协同、统计置信度评估、库规模分析、多组学整合以及临床质谱中的隐私保护问题。还讨论了机器学习日益增长的重要性以及在研究社区中培养相关素养的必要性。最后，阐述了国际计算生物学学会（ISCB）计算质谱（CompMS）特殊兴趣社区在支持协作、创新和知识交流方面的作用。鉴于基于质谱的技术已成为基础研究和转化研究的核心，持续投入开发稳健且可重复的计算方法对于充分发挥其潜力至关重要。
wout.bittremieux@uantwerpen.be
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计算质谱的挑战与机遇
图1计算质谱的工作流程continuum
计算质谱涵盖从原始数据生成到系统级整合的完整流程。在工作流程的每个阶段均存在关键挑战与机遇，从硬件和数据格式，到云规模处理、统计置信度、解读框架以及多组学整合。该流程的推进催生了新的创新方向，包括虚拟实验室、智能体人工智能（agentic AI）和基础模型，这些都有望实现更自主、更综合的数据解读。
多组学整合以获取更深层生物见解
图2不同组学领域的计算成熟度对比
基因组学和转录组学的成熟度最高，拥有完善的标准和基础设施；蛋白质组学处于中等水平；而代谢组学、脂质组学和糖组学在多个维度仍面临重大挑战。不同组学领域成熟度的不均衡加剧了多组学整合的难度。圆圈大小代表相对成熟度，从小到大对应成熟度从低到高。
计算质谱（CompMS）特殊兴趣社区的作用
图3CompMS Slack工作空间用户的合作发表网络
节点代表个体用户（基于PubMed姓名最佳匹配），颜色根据PubMed关键词匹配推断的主要研究领域标注；边表示至少共同发表过1篇科学论文，边的宽度反映共同发表的论文数量。该网络凸显了CompMS社区的协作性和跨学科特性，连接了蛋白质组学、代谢组学、脂质组学等多个领域。
详细总结
思维导图（mindmap）
近期关键技术突破
参考
Bioinform Adv. 2025 Dec 17;5(1):vbaf301. doi: 10.1093/bioadv/vbaf301. Perspectives in computational mass spectrometry: recent developments and key challenges
251217CompMS.pdf
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