تجمع تقنية الربط بين الكروماتوغرافيا السائلة والطيف الكتلي (LC-MS) بين قدرة الفصل العالية للكروماتوغرافيا السائلة وحساسية التعريف العالية للطيف الكتلي، وأصبحت أداة تحليل أساسية في مجالات علوم الحياة، والطب السريري، وعلوم البيئة. لكن البيانات الأولية عالية الأبعاد والمعقدة والمشحونة بالضوضاء التي تنتجها تتطلب خوارزميات معالجة بيانات فعالة ومستقرة لتحويل الإشارات الأولية إلى معلومات علمية فعالة. تركز هذه المقالة على ثلاث مهام رئيسية في عملية معالجة بيانات LC-MS — استخراج الإشارة، المحاذاة الزمانية والمكانية، وتعريف المواد — حيث تحلل تطور المنهجية والمنطق الداخلي، كما تكشف التحديات المشتركة في أبحاث الخوارزميات الحالية مثل ضعف التعميم، فقدان مجموعات البيانات المرجعية، وتجزئة بيئة البرامج. وفي مواجهة هذه المشكلات، يقترح اتجاهات لبناء نماذج الذكاء الاصطناعي المرشدة فيزيائياً ونظم معيارية مرجعية، مع التأكيد على ضرورة دمج تطوير الخوارزميات بين آليات الأجهزة وعلوم البيانات لبناء تقنيات معالجة بيانات LC-MS جديدة ذات مقاومة عالية، تفسيرية، وتعاونية سحابية.

الكروماتوغرافيا السائلة والطيف الكتلي;معالجة البيانات;التعلم العميق;استخراج الميزات;تصحيح وقت الاحتفاظ;تعريف المواد