综述：质谱检测色谱数据处理工具的趋势与创新：系统性综述

这篇综述系统梳理了近六年色谱-质谱联用（MS）数据处理工具的技术革新，重点评述了机器学习（ML）、深度学习（DL）及多元分辨算法在峰检测、对齐与解卷积中的突破性应用。工具如DeepResolution、SeA-M2Net等显著提升了噪声过滤、基线校正和化合物识别的自动化与准确性，同时开源软件的进步推动了领域可及性。尽管标注数据短缺和标准化问题仍存，该领域正朝着更稳健、适应性更强的方向发展。

　　

Abstract

色谱数据处理在分析科学中面临日益严峻的挑战，尤其是复杂样本与色谱-质谱联用技术产生的大规模数据。本文系统性回顾了过去六年该领域的技术创新，聚焦于计算工具的算法突破与实用性进展。

算法革新：从传统到智能

核心进展体现在峰检测、对齐及解卷积算法上。传统方法依赖阈值设定与手动调整，而机器学习（ML）和深度学习（DL）显著提升了自动化水平。例如，DeepResolution通过卷积神经网络（CNN）实现高精度峰解卷积，尤其适用于共洗脱信号分离；SeA-M2Net则结合注意力机制优化了低丰度化合物识别。多元分辨方法如迭代目标转换分析（ITTFA）在复杂基质中展现出独特优势。

工具性能：精准与效率的平衡

自动化工具如autoGCMSDataAnal实现了从原始数据到化合物报告的端到端处理，其内置的基线校正模块可处理高噪声数据。QPMASS通过四极杆质谱（Q-TOF）数据特异性算法，将化合物鉴定错误率降低至<5%。开源工具AntDAS则通过模块化设计支持用户自定义工作流，促进了方法开发的灵活性。

挑战与未来方向

尽管技术进步显著，标注数据匮乏制约了监督学习模型的泛化能力。标准化方面，不同仪器厂商的数据格式差异仍是跨平台分析的障碍。未来趋势将聚焦于小样本学习（few-shot learning）与云端协作平台的开发，以进一步降低技术门槛。

术语解析

文中“峰解卷积”特指分离共洗脱色谱信号，“谱图解卷积”则专用于重构混合碎片中的纯MS/MS谱图。这一区分对理解工具功能边界至关重要。