論文の概要: Chemistry-informed Macromolecule Graph Representation for Similarity Computation and Supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.02565v1
• Date: Wed, 3 Mar 2021 18:05:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-07 04:11:19.483282
• Title: Chemistry-informed Macromolecule Graph Representation for Similarity Computation and Supervised Learning
• Title（参考訳）: 類似性計算と教師付き学習のための化学インフォームドマクロ分子グラフ表現
• Authors: Somesh Mohapatra, Joyce An, Rafael G\'omez-Bombarelli
• Abstract要約: モノマーと結合をノードとエッジとして、マクロ分子グラフ表現を開発しています。 化学とトポロジーの異なる2つのマクロ分子間の化学類似性を,グラフ編集距離とグラフカーネルを用いて実証する。 私たちの研究には2つの意味があり、マクロ分子の表現、比較、学習のための一般的なフレームワークを提供します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Macromolecules are large, complex molecules composed of covalently bonded monomer units, existing in different stereochemical configurations and topologies. As a result of such chemical diversity, representing, comparing, and learning over macromolecules emerge as critical challenges. To address this, we developed a macromolecule graph representation, with monomers and bonds as nodes and edges, respectively. We captured the inherent chemistry of the macromolecule by using molecular fingerprints for node and edge attributes. For the first time, we demonstrated computation of chemical similarity between 2 macromolecules of varying chemistry and topology, using exact graph edit distances and graph kernels. We also trained graph neural networks for a variety of glycan classification tasks, achieving state-of-the-art results. Our work has two-fold implications - it provides a general framework for representation, comparison, and learning of macromolecules; and enables quantitative chemistry-informed decision-making and iterative design in the macromolecular chemical space.
• Abstract（参考訳）: 高分子は、異なる立体化学的構成とトポロジーに存在する共有結合モノマー単位からなる、大きくて複雑な分子である。 このような化学多様性の結果、マクロ分子の表現、比較、学習が重要な課題として浮上する。 そこで我々は,モノマーと結合をそれぞれノードとエッジとするマクロ分子グラフ表現を開発した。 分子指紋をノードとエッジ属性に用い,マクロ分子の生化学的性質を捉えた。 グラフ編集距離とグラフカーネルを用いて,化学およびトポロジーの異なる2つのマクロ分子間の化学類似性の計算を初めて行った。 また,様々なグリカン分類タスクのためにグラフニューラルネットワークを訓練し,最新の結果を得た。 我々の研究は、マクロ分子の表現、比較、学習のための一般的なフレームワークを提供し、マクロ分子化学空間における定量的化学インフォームド決定および反復設計を可能にする。

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