В статье представлена InstaNovo-FM — самоконтролируемая фундаментальная модель для протеомики, обученная на реконструкции маскированных участков тандемных масс-спектров. Модель обучена на разнообразном корпусе из 1,47 миллиарда MS/MS-спектров и 184,6 миллиона высоконадежных аннотаций. Архитектура представляет собой трансформер только с энкодером, обученный на аннотированном уровне с использованием физически-осознанной цели маскированной реконструкции. Показано, что эмбеддинги InstaNovo-FM кодируют фундаментальные экспериментальные и биологические свойства, включая метод фрагментации, свойства последовательностей и посттрансляционные модификации, без необходимости в пептидных метках. Модель напрямую поддерживает разнообразные downstream-приложения, такие как de novo секвенирование пептидов, идентификацию без базы данных и классификацию аналитических прогонов. InstaNovo-FM создает унифицированное пространство представлений для пептидных фрагментационных спектров, обеспечивая надежную переносимость в экосистеме протеомики. Это значительный шаг вперед по сравнению с существующими моделями, которые обучаются на узких контролируемых задачах и ограничены в переносе между наборами данных, инструментами и методами acquisitions.