数据分析方法

日前，服务科学领域的全球领导者 Thermo Fisher Scientific 和蛋白质组学人工智能领域的领导者 MSAID 合作，为蛋白质组学研究人员提供先进的质谱软件，从而产生市场——通过使用人工智能 (AI) 和深度学习显着提高肽识别和定量能力，从获取的数据中获得领先的生物学洞察力。带有 CHIMERYS by MSAID 的 Thermo Scientific Proteome Discoverer 3.0 软件利用人工智能（AI）显着提高蛋白质组学数据中独特肽识别的识别率和数量。与通常假设串联质谱中的所有峰均来自单个肽的现有方法相比，CHIMERYS 确定了可以解释获得的串联质谱的最小肽集。与现有工具相比，这种创新方法使典型蛋白质组学数据集的独特肽识别数量增加了 1.8 倍，蛋白质识别数量增加了 1.5 倍。除了提高蛋白质覆盖率和定量能力外，Proteome Discoverer 3.0 软件与 CHIMERYS 搭配使用还有助于加快数据采集速度，从而提高样品通量。Thermo Fisher Scientific 和 MSAID 在宾夕法尼亚州费城宾夕法尼亚会议中心举行的第 69 届美国质谱学会（ASMS）质谱和相关主题会议上展示他们的新软件解决方案。「以前的技术无法完全解释使用质谱法生成的数据，因为质谱可能包含来自多个共同分离肽的片段，而这些片段无法使用当前算法进行识别。」 Thermo Fisher Scientific 的色谱和质谱研发副总裁 August Specht 说，「通过使用 Proteome Discoverer 3.0 软件和 CHIMERYS，科学家们现在可以利用人工智能对蛋白质组数据进行更深入的挖掘。这不仅提高了蛋白质组学的覆盖范围，而且还扩展了蛋白质组学科学家获取和应用数据的方式。」MSAID 首席执行官 Martin Frejno 说：「嵌合光谱是基于质谱的蛋白质组学中的一个长期存在的问题。通过 CHIMERYS，我们使用 AI 从头开始重新构想串联质谱的分析来解决它。」Proteome Discoverer 3.0 软件版本还包括更新的 INFERYS 预测模型，扩展了对串联质量标记（TMT）、碰撞诱导解离（CID）的支持，并为免疫肽组学提供了改进的结果。通过 Proteome Discoverer 3.0 软件和 CHIMERYS 的智能数据分析与 Thermo Scientific Vanquish Neo 超高效液相色谱（UHPLC）系统和 Thermo Scientific Orbitrap 质谱平台中的领先硬件技术配对，研究人员将有能力继续突破界限 蛋白质组学研究。有关 Thermo Scientific Proteome Discoverer 3.0 软件和 MSAID 的 CHIMERYS 的更多信息：www.thermofisher.com/proteomediscoverer关于 Thermo Fisher ScientificThermo Fisher Scientific 官网：www.thermofisher.comThermo Fisher Scientific 是科学服务领域的全球领导者，年收入约为 350 亿美元。「我们的使命是让我们的客户让世界更健康、更清洁、更安全。」 无论他们的客户是在加速生命科学研究、解决复杂的分析挑战、改进患者诊断和治疗还是提高实验室的生产力，Thermo 都会在这里为他们提供支持。他们由 90,000 多名员工组成的全球团队通过行业领先的品牌（包括 Thermo Scientific、Applied Biosystems、Invitrogen、Fisher Scientific、Unity Lab Services 和 Patheon）提供无与伦比的创新技术、购买便利和制药服务组合。关于 MSAIDMSAID 官网：https://msaid.de/MSAID GmbH [ m s e d] 改变了科学家分析蛋白质组学数据的方式。MSAID 是德国慕尼黑工业大学蛋白质组学和生物分析系主任的私人控股信息学分拆公司。该公司由一个跨学科的科学家团队创立，其愿景是为蛋白质组学领域提供更好的计算解决方案。该团队成员在蛋白质组学数据的获取、分析和解释方面拥有极其出色的业绩记录和长期的专业知识。作为蛋白质组学人工智能的领导者，他们用强大的、基于人工智能的解决方案取代当前的算法，并为更深入、更可靠的蛋白质组学数据查询方式铺平道路。相关报道：https://www.biospace.com/article/releases/innovative-approach-redefines-data-analysis-in-proteomics-research/?keywords=AI

随着云计算和远程工作的普及，远程数据分析系统成为了许多企业和组织进行数据分析的工具。这种系统可以让用户在任何地点通过互联网连接到远程服务器，使用强大的计算能力和数据处理功能进行数据分析。下面是一个关于远程数据分析系统使用方法的简要介绍。 　　1、获取访问权限。通常，用户需要向系统管理员或相关部门申请账号和访问权限。一旦获得了访问权限，用户就可以通过远程登录方式连接到远程服务器。 　　2、了解系统的基本操作和功能。远程数据分析系统通常提供了一系列工具和功能，用于数据导入、清洗、转换、分析和可视化。用户可以通过学习系统的文档、教程或参加培训来熟悉系统的操作方法。 　　3、在开始进行数据分析之前，用户需要准备好要分析的数据。这可能涉及到从本地计算机或其他数据源导入数据到远程服务器中。该系统通常支持多种数据格式，如CSV、Excel、数据库等。用户可以使用系统提供的导入工具或编写脚本来导入数据。 　　4、一旦数据导入完成，用户就可以开始进行数据分析了。它通常提供了丰富的分析工具和函数库，包括统计分析、机器学习、数据挖掘等。用户可以根据自己的需求选择合适的工具和方法进行数据分析。同时，系统也通常提供了交互式的编程环境，如Python、R等，使用户可以编写自定义的分析代码。 　　5、在进行数据分析过程中，用户还可以使用系统提供的可视化工具来展示和呈现分析结果。这些可视化工具可以帮助用户更好地理解数据和分析结果，并与他人分享分析成果。 　　6、用户需要保存和分享分析结果。本系统通常支持将分析结果导出为各种格式，如图像、报告、数据文件等。用户可以选择合适的导出方式，并将结果保存到本地计算机或其他存储设备中。此外，用户还可以通过系统内部的分享功能或其他协作工具与团队成员共享分析结果。 　　总结起来，远程数据分析系统是一种强大的工具，可以帮助用户在任何地点进行高效的数据分析。通过获取访问权限、了解系统操作、准备数据、选择合适的分析工具、展示和分享结果，用户可以充分利用它进行数据分析工作，并取得良好的分析成果。

p 　　 span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312,SimKai " strong 随感： /strong “我与近红外的故事”征文近一年了，看过许多老师情真意切的表达，真是把乐趣融入到了近红外的研究与应用之中，也更加深切地感受到同行们对国内近红外发展的使命感和责任感。而自己与近红外的故事，几次动笔却都没能写下几个字。时间肯定不是借口，惰性真是害人啊。好在拖到春节，总算能静下心来了。就像与近红外的相遇相知，既是机缘巧合，更是某种必然吧。 /span /p p 　　初识近红外，都是博士毕业一年以后的事了。那时已经在香港理工大学周福添教授课题组从事博士后研究一年多了，主要方向还是老本行-化学计量学基础算法研究，解决中药和代谢组学等复杂体系分析中的数据处理问题，从GC-MS，LC-MS到中药指纹与药物活性关系。一次Daniel MOK博士找到我，询问是否有意愿到陈新滋院士课题组从事中药质量分析与鉴别方面的工作，陈院士那时是理大副校长(后任香港浸会大学校长，现受聘中山大学教授、学委会主任)，研究组的条件与学术水准自不必说，就这样幸运地开始了近二年的近红外数据分析之旅。 /p p 　　对香港熟悉的朋友一定对其大街小巷的名贵中药材印象深刻，尤其是弥墩道，应该是内地赴港旅游人士的必经之地吧，一是去旺角购买电子产品的旅游大巴必定经过这里，另一方面则是这条大道两旁大大小小的中药材店。记得第一次见到时，很是疑惑哪来的那么多冬虫夏草、燕窝和野生人参?说回到陈院士负责的这个研究课题，由香港赛马会中药研究院提供500万研究经费，对包括上述中药，以及石斛、灵芝、阿胶等在内的30味名贵中药材进行质量鉴别分析和研究，目的是帮助那些大街小巷的药材经销店铺，中间批发商，甚至普通消费者，以快速、经济、简便的方法识别药材真假，甚至质量等级。这些药材大多价格不菲，若能够有效识别真假，其商用价值可想而知!顺便一提，香港赛马会中药研究院很多年前已经解散，个中原因无法深究，但在目前国家大力践行中医药研究开发与应用的今天，这也算是一件憾事吧，包括设想中的香港国际中医药中心。 /p p 　　说到这里，近红外分析可以派上用场了!无论是十年前，还是十年后的今天，应没有什么分析技术比近红外更适合完成这项使命，综合考虑时间效率、分析成本，亦或是平衡多重因素影响下定性定量分析结果的准确性!记得当时我们使用的是FOSS公司的XDS快速含量分析仪(Type XM 1100 Series)，以及Polychromix手持式近红外分析仪(Model: 1600-2400)。由于项目定位于实际应用，需要适应不同场合下的快速分析，对数据分析本身的要求同样也是比较高的，比如涉及模型传递，尽可能简化数据分析的过程及对使用者的要求，亦确保结果的准确可靠性。基于此编写了功能完备的近红外数据分析软件系统，一站式地完成近红外数据分析的完整流程，从各种各样的预处理方法到特征选择，再到定性定量模型的构建、评价与验证预测，以及模型传递等。 /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/137c0a6d-7548-46ef-beea-f984cce33ba7.jpg" title=" 2_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " 中药质量分析与鉴别项目中用到的近红外分析仪 (图1和图2)。 /p p 　　说实在的，那时对化学计量学的多元校正方法并不是特别熟悉，我的整个硕士和博士研究，都是多元分辨方向，也就是如何从中药和烟草等复杂体系分析的联用仪器数据中，发展“数学分离”的方法，获取化学纯组分的定性定量信息，即纯组分的光谱和色谱信息。幸运的是，得益于在梁逸曾教授研究组六年时间里耳濡目染的学习，比如许青松教授对统计分析的讲解，杜一平教授的QSAR研究等等，使得我无论对复杂数据的理解，还是化学计量学方法的应用与发展，都有足够基础支持我去解决近红外数据分析中遇到的各种问题。在香港的几年时间里，梁教授每年也都会利用假期去香港一段时间，与香港同行合作交流化学计量学及其应用方面的成果，更是继续指导我解决研究中遇到的实际难题。每每想到这些，总会浮现与恩师相处过程中的点点滴滴。至于上面提到的中药质量分析研究项目，我们对包括阿胶、珍珠、川贝母、藏红花、黄连在内的多味中药进行了深入分析研究，获得了非常不错的结果，陈院士对此也给予了很高的评价。很清楚地记得因此第一次上了电视新闻，是香港亚洲卫视针对我们使用近红外分析技术，如何快速识别真假中药，及其质量等级的采访报道。当然，这些研究很多也是和理工大学的同事，以及杨大坚教授(现任重庆市中药研究院院长)、董玮玮博士等一起完成的，我主要负责数据分析，以及数据软件产品开发与实现方面的工作。 /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/ac0a45a1-23c7-43bf-8467-f0cb1a6ccb8d.jpg" title=" 3_副本.jpg" / /p p style=" text-align: center " 中药质量分析与鉴别项目交流会 (图3)，及与日本Yukihiro Ozaki教授交流(图4)。 /p p 　　离开香港后，很长一段时间内都没有与近红外分析有直接的关联。先是在Philip Marriott 教授课题组做research fellow，从事全二维色谱数据分析方面的工作，主要方向是全二维分离的模拟、预测，以及化学计量学新方法的发展。2012年回国后则作为引进人才，在中科院大连化物所许国旺教授研究组，从事代谢组学数据分析与高分辨LC-MSn数据处理新算法的研究等。看似这些工作与近红外分析不怎么挨着边，但老实说，同其他研究一样，数据分析也是一通百通的事!数据来源与数据结构可能不一样，数据背景与数据分析结果，以及数据处理方法亦可能存在差别，但数据分析的本质却是高度一致的，无论是色谱分离的模拟，亦或是代谢小分子标志物的发现!从这个意义上来说，也算是一直在这个圈子吧。 /p p 　　近红外技术的发展，面临非常多的机会，无论从国内快检还是工业智能化的需要来看，还是从国外近红外发展的轨迹来看。然而近红外分析更广阔的应用，仍有一系列需要解决的难题，这其中当然包括仪器硬件的小型化、便携式，以及智能化与场景化。但从数据及数据分析的角度来说，快速、准确的模型构建，模型的通用性、更新及转换等仍是需要加以研究的内容。基于此，离开化物所后创办的大连达硕信息技术有限公司，第一个数据产品“魔力”，便专注近红外数据的分析，这也算是真正走在了近红外技术与数据分析的商业应用之路上。希望能够以智慧化、便捷化的方式，分析挖掘科学研究与工业应用中的海量数据。无论对于近红外分析的初入者，还是有了相当经验的人员，一旦采集到数据，便能快速得到好用的模型及结果，这也是目前非常欠缺的，主要原因就在于近红外数据分析的过程长，可变因素多，涉及的算法也很多，传统上要快速得到一个好用的模型并不容易。尽管大多数研究者并没有把数据分析提升到特别核心的位置，但其价值显而易见，甚至在某些方面可与硬件本身相得益彰，弥补硬件的物理劣势! /p p 　　另一方面，近红外分析以其简单方便的前处理，加上非常快速的数据采集方式，使得数据的获取，甚至大数据的积累顺理成章。然而即使对同一组数据，不同的研究者亦极有可能得到完全不同，甚至相反的分析结果或结论，即使在固定分析方法的情况下!这是一个容易被忽视，却又至关重要的问题，否则不管如何将近红外分析的硬件评价，以及实验测试全过程标准化，也无法得到可相互比较的结果。数据“横看成岭侧成峰”的魅力，不应是由于数据分析方法或人员的不同导致，而是数据背景的属性差异或者数据分析目的的不同产生。基于此，我们也正采用近红外数据分析的通用准则，使用粒子群等最优化的方法，开发全新的近红外数据分析软件产品，自动优选数据分析算法，以及方法的使用顺序，并全局优化方法的参数。这样我们获得数据后，只需按照标准化的流程一步一步走，便可获得最优的数据分析模型与模型结果。从而使得近红外数据的分析，如同实验分析一样，结果的重现性与可比性也就不再是个问题。避免像现在这样，往往是漫无目的的数据探索，耗费漫长时间也不一定能得到合适好用的模型!这无论在研究中，还是在工业生产中，都是需要花大力气迎接的挑战。在这一过程中，得到了袁洪福教授、吴海龙教授、邵学广教授、杜一平教授、褚小立教授、闵顺耕教授等诸多老师的大力支持与帮助。从老师们关切的眼神中，能读懂那份殷殷之情，也唯有努力做点事情，为国内近红外的发展做些有益的工作，方不负此情。 /p p 　　近红外分析能做的事情很多，近红外数据分析如是，尤其站在移动互联时代，站在大数据分析挖掘的视角与高度。近红外有其自身特有的巨大优势-本身就是物联网中的一个绝佳传感器!从这个意义上来说，近红外分析代表着某种未来，只是通往未来的路上，还需要我辈站在前辈的肩膀上，不断付出智慧和汗水。 /p p 　　“师者也，教之以事而喻诸德也。”，数据分析之路上，深深地烙上了梁逸曾教授的影响。亦师亦友者，感恩、深切缅怀您。 /p p style=" text-align: right " span style=" font-family: 楷体,楷体_GB2312,SimKai " 　　2017年1月30日于浙江西湖 /span /p p 　　 strong 个人简介 /strong /p p /p p style=" text-align: center" img src=" http://img1.17img.cn/17img/images/201706/insimg/e1424397-960a-4e21-a206-9245429e6328.jpg" title=" 1_副本.jpg" / /p p 　　曾仲大，男，博士，现任大连达硕信息技术有限公司总经理。 /p p 　　曾博士师承梁逸曾教授，2006年获得工学博士学位，主要从事化学计量学基础算法研究，以及色、质、光谱等分析技术在制药、烟草和代谢组学等复杂体系分析中的应用及其数据分析挖掘等。近年来在大数据的分析与应用方面亦有涉猎。 /p p 　　曾博士先后工作于香港理工大学、澳洲RMIT大学、Monash大学，以及中国科学院大连化学物理研究所。迄今已发表SCI论文40余篇，在2013-2016近三年时间里，以第一作者或合作者在美国分析化学杂志发表7篇研究论文，同时获邀为TrAC等权威期刊撰写化学计量学及化学数据分析处理方面的综述。 /p p 　　曾博士曾获得中国科学院大连化学物理研究所“所百人”引进人才计划，大连“海创工程”计划、高层次人才创新创业支持计划、新兴技术创新成长计划，以及国家人社部高层次海归人才创业计划的支持。公司主要提供复杂化学与生物数据分析服务，数据挖掘软件产品开发，以及个性化数据应用的整体解决方案。 /p p 　　 strong 人生格言： /strong 有志者，事竟成。 /p