論文の概要: Graph Energy-based Model for Substructure Preserving Molecular Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04600v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 01:46:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-02-10 14:51:17.698681
• Title: Graph Energy-based Model for Substructure Preserving Molecular Design
• Title（参考訳）: 部分構造保存分子設計のためのグラフエネルギーモデル
• Authors: Ryuichiro Hataya, Hideki Nakayama, Kazuki Yoshizoe
• Abstract要約: グラフエネルギーベースのモデル(GEM)は、サブ構造を修正し、残りを生成することができます。 実験の結果、化学データセットから訓練されたGEMは、新しい分子を生成することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.939981475281309
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: It is common practice for chemists to search chemical databases based on substructures of compounds for finding molecules with desired properties. The purpose of de novo molecular generation is to generate instead of search. Existing machine learning based molecular design methods have no or limited ability in generating novel molecules that preserves a target substructure. Our Graph Energy-based Model, or GEM, can fix substructures and generate the rest. The experimental results show that the GEMs trained from chemistry datasets successfully generate novel molecules while preserving the target substructures. This method would provide a new way of incorporating the domain knowledge of chemists in molecular design.
• Abstract（参考訳）: 化学者は、望ましい性質を持つ分子を見つけるために化合物のサブ構造に基づいて化学データベースを探索することが一般的である。 de novo分子生成の目的は探索の代わりに生成することである。 既存の機械学習に基づく分子設計法には、ターゲットとなるサブ構造を保存する新しい分子を生成する能力がまったくない。 グラフエネルギーベースのモデル(GEM)は、サブ構造を修正し、残りを生成することができます。 実験の結果, ケミカルデータセットからトレーニングしたGEMは, ターゲットのサブ構造を保存しながら, 新規分子の生成に成功した。 この手法は、化学者のドメイン知識を分子設計に組み込む新しい方法を提供する。

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