論文の概要: Learning a Continuous Representation of 3D Molecular Structures with
Deep Generative Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.08687v3
- Date: Sun, 15 Nov 2020 03:47:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-06 12:23:42.096864
- Title: Learning a Continuous Representation of 3D Molecular Structures with
Deep Generative Models
- Title（参考訳）: 深部生成モデルによる3次元分子構造の連続表現の学習
- Authors: Matthew Ragoza, Tomohide Masuda, David Ryan Koes
- Abstract要約: 生成モデルは、連続的な潜伏空間における分子の表現と最適化を学ぶ全く異なるアプローチである。
原子密度格子を用いた三次元分子構造の深部生成モデルについて述べる。
また、与えられた入力化合物に基づいて多様な分子の集合をサンプリングすることで、有効な薬物様分子の創出の可能性を高めることができる。
- 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: Machine learning in drug discovery has been focused on virtual screening of
molecular libraries using discriminative models. Generative models are an
entirely different approach that learn to represent and optimize molecules in a
continuous latent space. These methods have been increasingly successful at
generating two dimensional molecules as SMILES strings and molecular graphs. In
this work, we describe deep generative models of three dimensional molecular
structures using atomic density grids and a novel fitting algorithm for
converting continuous grids to discrete molecular structures. Our models
jointly represent drug-like molecules and their conformations in a latent space
that can be explored through interpolation. We are also able to sample diverse
sets of molecules based on a given input compound and increase the probability
of creating valid, drug-like molecules.
- Abstract（参考訳）: 薬物発見における機械学習は、識別モデルを用いた分子ライブラリの仮想スクリーニングに焦点を当てている。
生成モデルは、連続的な潜伏空間における分子の表現と最適化を学ぶ全く異なるアプローチである。
これらの手法はSMILES文字列や分子グラフとして2次元分子を生成することに成功している。
本稿では,原子密度格子を用いた3次元分子構造の深い生成モデルと,連続格子を離散的分子構造に変換する新しい適合アルゴリズムについて述べる。
我々のモデルは、補間によって探索できる潜在空間における薬物様分子とその配座を共同で表現する。
また、与えられた入力化合物に基づいて様々な分子をサンプリングし、有効な薬物様分子を作る確率を高めることができる。
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