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Nat. Methods | MSNovelist:从质谱生成小分子结构的新方法

今天给大家介绍来自苏黎世联邦理工学院和耶拿弗里德里希-席勒-耶拿大学团队发表在Nature Methods上的文章,文章提出了一种基于encoder-decoder神经网络的从质谱生成小分子结构的新方法:MSNovelist,它首先使用SIRIUS和CSI:FingerID来分别从质谱中预测出分子的指纹和表达式,然后将其输入到一个基于encoder-decoder的RNN模型来生成分子的SMILES。作者使用来自Global Natural Product Social Molecular Networking网站上的3863个质谱数据集进行评估,MSNovelist重现出了61%的分子结构,这些重现的分子结构都是未在训练集中见过的;并且使用CASMI2016数据集进行了评估,MSNovelist重现了64%的分子结构。最后,本文将MSNovelist应用在苔藓植物质谱数据集上进行验证,结果表明MSNovelist非常适合在分析物类别和新化合物表现不佳的情况下注释质谱对应的分子。

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    观点|大数据真的能帮助你了解消费者购买意图吗?

    导读 很多营销人员没有想到这一点的一个原因,就是他们根本不知道自己对购买历程的视野是可以扩大的。他们从未获取过品牌自身视角之外的数据。而现在,依靠新的技术,越来越多的公司开始深入了解整个购买历程。第三方的购买意图数据将一个全新的世界呈现在营销人员眼前。如果不利用这些可获得的数据,企业可能会面临业务损失。 了解消费者购买历程的三个最重要的参数是: 时效性:消费者是否在近期表现出购买兴趣? 频率:消费者多久表现一次购买兴趣? 参与度:消费者自己做的调查有多深入? 消费者转化为客户的过程也会分为几个阶

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    常用端口及范围

    一般用到的是1到65535,其中0一般不使用。端口号可分为3大类: 1、公认端口(Well Known Ports):从0到1023,它们紧密绑定(binding)于一些服务。通常这些端口的通讯明确表明了某种服务的协议。例如:80端口实际上总是HTTP通讯。 2、注册端口(Registered Ports):从1024到49151。它们松散地绑定于一些服务。也就是说有许多服务绑定于这些端口,这些端口同样用于许多其它目的。例如:许多系统处理动态端口从1024左右开始。 3、动态和/或私有端口(Dynamic and/or Private Ports):从49152到65535。理论上,不应为服务分配这些端口。实际上,机器通常从1024起分配动态端口。但也有例外:SUN的RPC端口从32768开始。

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