論文の概要: Message Passing Networks for Molecules with Tetrahedral Chirality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00094v2
• Date: Fri, 4 Dec 2020 15:43:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 14:21:32.382781
• Title: Message Passing Networks for Molecules with Tetrahedral Chirality
• Title（参考訳）: テトラアドラルキラル性を有する分子のメッセージパッシングネットワーク
• Authors: Lagnajit Pattanaik, Octavian-Eugen Ganea, Ian Coley, Klavs F. Jensen, William H. Green, Connor W. Coley
• Abstract要約: 四面体キラリティを持つ分子の性質を学習するために、メッセージパッシングニューラルネットワークのための2つのカスタムアグリゲーション関数を開発した。 その結果、ベースラインの総和アグリゲータよりも微妙な改善が見られ、さらなるアーキテクチャ開発の機会が浮かび上がっている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.391459650489123
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Molecules with identical graph connectivity can exhibit different physical and biological properties if they exhibit stereochemistry-a spatial structural characteristic. However, modern neural architectures designed for learning structure-property relationships from molecular structures treat molecules as graph-structured data and therefore are invariant to stereochemistry. Here, we develop two custom aggregation functions for message passing neural networks to learn properties of molecules with tetrahedral chirality, one common form of stereochemistry. We evaluate performance on synthetic data as well as a newly-proposed protein-ligand docking dataset with relevance to drug discovery. Results show modest improvements over a baseline sum aggregator, highlighting opportunities for further architecture development.
• Abstract（参考訳）: 同一のグラフ接続を持つ分子は、立体化学、空間構造特性を示すと、物理的および生物学的性質が異なる。 しかし、分子構造から構造とプロパティの関係を学ぶために設計された現代のニューラルネットワークは、分子をグラフ構造データとして扱うため、立体化学に不変である。 そこで我々は, 四面体キラル性をもつ分子の性質を学習するための, メッセージパッシングニューラルネットワークのための2つのカスタムアグリゲーション関数を開発した。 合成データと新規なタンパク質-リガンドドッキングデータセットの性能を薬物発見との関連性で評価した。 その結果、ベースラインの総和アグリゲータよりも微妙な改善が見られ、さらなるアーキテクチャ開発の機会が浮かび上がっている。

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