Fugu-MT 論文翻訳(概要): Molecular structure prediction based on graph convolutional networks

論文の概要: Molecular structure prediction based on graph convolutional networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.01035v1
Date: Thu, 1 Jul 2021 08:34:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-05 12:45:59.990908
Title: Molecular structure prediction based on graph convolutional networks
Title（参考訳）: グラフ畳み込みネットワークに基づく分子構造予測
Authors: Xiaohui Lin, Yongquan Jiang, Yan Yang
Abstract要約: グラフ畳み込みニューラルネットワーク(MSGCN)に基づく新しいモデル構造を提案する。 2つの原子間の距離を予測することによって分子構造を決定することができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4618015083384255
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Due to the important application of molecular structure in many fields, calculation by experimental means or traditional density functional theory is often time consuming. In view of this, a new Model Structure based on Graph Convolutional Neural network (MSGCN) is proposed, which can determine the molecular structure by predicting the distance between two atoms. In order to verify the effect of MSGCN model, the model is compared with the method of calculating molecular three-dimensional conformation in RDKit, and the result is better than it. In addition, the distance predicted by the MSGCN model and the distance calculated by the QM9 dataset were used to predict the molecular properties, thus proving the effectiveness of the distance predicted by the MSGCN model.
Abstract（参考訳）: 多くの分野における分子構造の重要な応用のため、実験的な方法や従来の密度汎関数理論による計算は時間を要することが多い。そこで, グラフ畳み込みニューラルネットワーク(MSGCN)に基づく新しいモデル構造を提案し, 2つの原子間の距離を予測して分子構造を決定する。 msgcnモデルの有効性を検証するために、rdkitにおける分子3次元配座の計算法と比較し、結果より優れている。さらに、MSGCNモデルにより予測される距離とQM9データセットによって計算される距離を用いて分子特性を予測し、MSGCNモデルにより予測される距離の有効性を実証した。

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