一种基于自监督学习的蛋白质质谱编码方法

本发明公开了一种基于自监督学习的蛋白质质谱编码方法，该方法通过数据增强、归一化和序列长度标准化等预处理步骤，确保模型输入的一致性；通过构建自监督学习任务，利用Transformer架构的多头注意力机制，实现对质谱数据全局和局部特征的高效提取；通过自回归编码器训练框架，模型能够在无需大量标注数据的情况下自动学习质谱数据的内在结构，生成具备鲁棒性和泛化能力的高维编码表示。该方法显著减少了手工特征设计的工作量，生成的编码表示可应用于质谱数据质量评估、蛋白质鉴定与定量、翻译后修饰鉴定和生物标志物发现等下游任务，具有广泛的适用性和高效性，为蛋白质组学研究提供了一种创新的智能化解决方案。