德國研究團隊推出開源 GNN 模型 FIORA 提升質譜分析精準度，推動精準醫療發展

在精準醫學與生物標誌物發現的浪潮中，非靶向代謝組學扮演着至關重要的角色。然而，由於現有譜圖參比庫的不完整，化合物的鑑定依然面臨挑戰。爲了解決這一問題，德國聯邦材料研究與測試研究所（BAM）與柏林自由大學的研究團隊聯合開發了 FIORA，一種開源圖神經網絡(GNN)，旨在模擬串聯質譜的過程，幫助提高質譜識別的準確性。FIORA 模型的核心在於它利用分子中鍵的局部鄰域信息，學習化合物的斷裂模式，從而推導出碎離子的概率。與傳統的碎裂算法 ICEBERG 和 CFM-ID 相比，FIORA 在質