論文の概要: Molecule Edit Graph Attention Network: Modeling Chemical Reactions as
Sequences of Graph Edits
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15426v2
- Date: Tue, 25 May 2021 10:49:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-16 07:42:05.398901
- Title: Molecule Edit Graph Attention Network: Modeling Chemical Reactions as
Sequences of Graph Edits
- Title（参考訳）: 分子編集グラフ注意ネットワーク:化学反応をグラフ編集のシーケンスとしてモデル化する
- Authors: Miko{\l}aj Sacha, Miko{\l}aj B{\l}a\.z, Piotr Byrski, Pawe{\l}
D\k{a}browski-Tuma\'nski, Miko{\l}aj Chromi\'nski, Rafa{\l} Loska, Pawe{\l}
W{\l}odarczyk-Pruszy\'nski, Stanis{\l}aw Jastrz\k{e}bski
- Abstract要約: 本稿では,エンド・ツー・エンドのエンコーダ・デコーダ・ニューラルモデルであるMEGAN(Moecule Edit Graph Attention Network)を提案する。
MEGANは、化学反応をグラフ編集のシーケンスとして表現するモデルにインスパイアされている。
我々は、このモデルを再合成予測(化学反応の産物から得られる基質を予測する)に拡張し、大規模なデータセットにスケールアップする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The central challenge in automated synthesis planning is to be able to
generate and predict outcomes of a diverse set of chemical reactions. In
particular, in many cases, the most likely synthesis pathway cannot be applied
due to additional constraints, which requires proposing alternative chemical
reactions. With this in mind, we present Molecule Edit Graph Attention Network
(MEGAN), an end-to-end encoder-decoder neural model. MEGAN is inspired by
models that express a chemical reaction as a sequence of graph edits, akin to
the arrow pushing formalism. We extend this model to retrosynthesis prediction
(predicting substrates given the product of a chemical reaction) and scale it
up to large datasets. We argue that representing the reaction as a sequence of
edits enables MEGAN to efficiently explore the space of plausible chemical
reactions, maintaining the flexibility of modeling the reaction in an
end-to-end fashion, and achieving state-of-the-art accuracy in standard
benchmarks. Code and trained models are made available online at
https://github.com/molecule-one/megan.
- Abstract（参考訳）: 自動合成計画における中心的な課題は、様々な化学反応の結果を生成および予測できることである。
特に、多くの場合、より可能性の高い合成経路は追加の制約のために適用できず、代替化学反応を提案する必要がある。
このことを念頭に,エンドツーエンドエンコーダ・デコーダニューラルモデルである分子編集グラフアテンションネットワーク(megan)を提案する。
MEGANは、化学反応をグラフ編集のシーケンスとして表現するモデルにインスパイアされている。
このモデルをレトロシンセシス予測(化学反応の産物を仮定した基質の予測)に拡張し、大規模データセットにスケールアップする。
我々は, 反応を編集のシーケンスとして表現することで, メガンは可能な化学反応の空間を効率的に探索でき, エンドツーエンドで反応をモデル化する柔軟性を保ち, 標準ベンチマークで最先端の精度を達成することができると主張している。
コードとトレーニングされたモデルはhttps://github.com/molecule-one/megan.comで公開されている。
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