論文の概要: An Inverse QSAR Method Based on Linear Regression and Integer Programming

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.02381v1
• Date: Tue, 6 Jul 2021 04:37:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-08 00:44:26.366097
• Title: An Inverse QSAR Method Based on Linear Regression and Integer Programming
• Title（参考訳）: 線形回帰と整数計画に基づく逆QSAR法
• Authors: Jianshen Zhu, Naveed Ahmed Azam, Kazuya Haraguchi, Liang Zhao, Hiroshi Nagamochi and Tatsuya Akutsu
• Abstract要約: 人工ニューラルネットワーク(ANN)と混合整数線形計画(MILP)の両方を用いて化合物の分子構造を設計するための枠組みを提案する。 本稿では,線形回帰を用いて予測関数をANNの代わりに$eta$で構築する。 計算実験の結果, 約50個の非水素原子を持つ化学グラフを推定できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.519339570726759
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently a novel framework has been proposed for designing the molecular structure of chemical compounds using both artificial neural networks (ANNs) and mixed integer linear programming (MILP). In the framework, we first define a feature vector $f(C)$ of a chemical graph $C$ and construct an ANN that maps $x=f(C)$ to a predicted value $\eta(x)$ of a chemical property $\pi$ to $C$. After this, we formulate an MILP that simulates the computation process of $f(C)$ from $C$ and that of $\eta(x)$ from $x$. Given a target value $y^*$ of the chemical property $\pi$, we infer a chemical graph $C^\dagger$ such that $\eta(f(C^\dagger))=y^*$ by solving the MILP. In this paper, we use linear regression to construct a prediction function $\eta$ instead of ANNs. For this, we derive an MILP formulation that simulates the computation process of a prediction function by linear regression. The results of computational experiments suggest our method can infer chemical graphs with around up to 50 non-hydrogen atoms.
• Abstract（参考訳）: 近年, ニューラルネットワーク(ANN)と混合整数線形計画(MILP)の両方を用いて, 化合物の分子構造を設計するための新しい枠組みが提案されている。 このフレームワークでは、まず化学グラフ $c$ の特徴ベクトル $f(c)$ を定義し、$x=f(c)$ を予測値 $\eta(x)$ の化学プロパティ $\pi$ から $c$ に写す ann を構築する。 その後、$c$から$f(c)$、$x$から$\eta(x)$の計算プロセスをシミュレートするmilpを定式化する。 化学特性 $\pi$ の目標値 $y^*$ が与えられると、milp を解くことで $\eta(f(c^\dagger))=y^*$ となる化学グラフ $c^\dagger$ を推測する。 本稿では,線形回帰を用いてANNの代わりに予測関数$\eta$を構築する。 そこで我々は,線形回帰による予測関数の計算過程をシミュレートするMILP式を導出した。 計算実験の結果,50個の非水素原子の化学グラフを推定できることが示唆された。

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