論文の概要: Investigating 3D Atomic Environments for Enhanced QSAR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.12857v1
• Date: Sat, 24 Oct 2020 10:04:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 13:48:09.289253
• Title: Investigating 3D Atomic Environments for Enhanced QSAR
• Title（参考訳）: 拡張QSARのための3次元原子環境の調査
• Authors: William McCorkindale, Carl Poelking, Alpha A. Lee
• Abstract要約: 分子の生物活性と物理的性質を予測することは、薬物設計における長年の課題である。 ほとんどのアプローチでは、分子の2次元表現に基づく分子記述子を原子と結合のグラフとして使用し、分子の形状を抽象化する。 Smooth Overlap of Atomic Positions (SOAP) を用いた新しいアライメントフリー3次元QSAR法について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Predicting bioactivity and physical properties of molecules is a longstanding challenge in drug design. Most approaches use molecular descriptors based on a 2D representation of molecules as a graph of atoms and bonds, abstracting away the molecular shape. A difficulty in accounting for 3D shape is in designing molecular descriptors can precisely capture molecular shape while remaining invariant to rotations/translations. We describe a novel alignment-free 3D QSAR method using Smooth Overlap of Atomic Positions (SOAP), a well-established formalism developed for interpolating potential energy surfaces. We show that this approach rigorously describes local 3D atomic environments to compare molecular shapes in a principled manner. This method performs competitively with traditional fingerprint-based approaches as well as state-of-the-art graph neural networks on pIC$_{50}$ ligand-binding prediction in both random and scaffold split scenarios. We illustrate the utility of SOAP descriptors by showing that its inclusion in ensembling diverse representations statistically improves performance, demonstrating that incorporating 3D atomic environments could lead to enhanced QSAR for cheminformatics.
• Abstract（参考訳）: 分子の生物活性と物理的性質を予測することは、薬物設計における長年の課題である。 ほとんどのアプローチでは分子の2次元表現に基づく分子記述子を原子と結合のグラフとして使用し、分子の形状を抽象化する。 3次元形状の説明が難しいのは、分子ディスクリプタが回転/翻訳に不変なまま分子形状を正確に捉えることができる設計においてである。 Smooth Overlap of Atomic Positions (SOAP) を用いた新しいアライメントフリー3次元QSAR法について述べる。 本手法は局所的な3次元原子環境を厳密に記述し,分子形状を原理的に比較する。 この手法は, 従来の指紋ベースの手法や, pIC$_{50}$リガンド結合予測を用いた最先端グラフニューラルネットワークと, ランダムおよびスキャフォールドの分割シナリオにおいて競合的に動作する。 本稿では,SOAP記述子の有用性について,多種多様な表現を包含することで,統計的に性能が向上することを示した。

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