論文の概要: Property-aware Adaptive Relation Networks for Molecular Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.07994v1
• Date: Fri, 16 Jul 2021 16:22:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-19 14:35:20.067793
• Title: Property-aware Adaptive Relation Networks for Molecular Property Prediction
• Title（参考訳）: 分子特性予測のための特性認識適応関係ネットワーク
• Authors: Yaqing Wang, Abulikemu Abuduweili, Dejing Dou
• Abstract要約: 分子特性予測問題に対する特性認識適応関係ネットワーク(PAR)を提案する。 我々のPARは、既存のグラフベースの分子エンコーダと互換性があり、プロパティ対応分子埋め込みとモデル分子関係グラフを得る能力も備えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.13439007658925
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular property prediction plays a fundamental role in drug discovery to discover candidate molecules with target properties. However, molecular property prediction is essentially a few-shot problem which makes it hard to obtain regular models. In this paper, we propose a property-aware adaptive relation networks (PAR) for the few-shot molecular property prediction problem. In comparison to existing works, we leverage the facts that both substructures and relationships among molecules are different considering various molecular properties. Our PAR is compatible with existing graph-based molecular encoders, and are further equipped with the ability to obtain property-aware molecular embedding and model molecular relation graph adaptively. The resultant relation graph also facilitates effective label propagation within each task. Extensive experiments on benchmark molecular property prediction datasets show that our method consistently outperforms state-of-the-art methods and is able to obtain property-aware molecular embedding and model molecular relation graph properly.
• Abstract（参考訳）: 分子特性予測は、標的特性を持つ候補分子を発見するための薬物発見において重要な役割を担っている。 しかし、分子特性予測は基本的に数ショットの問題であり、通常のモデルを得るのが困難である。 本稿では,数発の分子特性予測問題に対する特性認識適応関係ネットワーク(PAR)を提案する。 既存の研究と比較すると, 分子のサブ構造と分子間の関係は, 様々な分子特性を考慮して異なるという事実を生かしている。 私たちのparは既存のグラフベースの分子エンコーダと互換性があり、さらにプロパティアウェアな分子埋め込みとモデル分子関係グラフを適応的に得ることができる。 結果関係グラフは、各タスク内の効果的なラベル伝播も促進する。 ベンチマーク分子特性予測データセットの大規模な実験により,本手法は常に最先端の手法より優れており,分子の埋め込みとモデル分子関係グラフを適切に得ることを示す。

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