論文の概要: Learning 3D Representations of Molecular Chirality with Invariance to Bond Rotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.04383v1
• Date: Fri, 8 Oct 2021 21:25:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-12 18:25:50.656497
• Title: Learning 3D Representations of Molecular Chirality with Invariance to Bond Rotations
• Title（参考訳）: 結合回転に不変な分子キラリティーの3次元表現の学習
• Authors: Keir Adams, Lagnajit Pattanaik, Connor W. Coley
• Abstract要約: 3次元分子コンバータのねじれ角を処理するSE(3)不変モデルを設計する。 本研究では, 学習空間における異なる立体異性体のコンホメータを識別するコントラスト学習, キラル中心をR/Sに分類する学習, エンテロマーが円偏光でどのように回転するかの予測, タンパクポケット内のドッキングスコアによるエナンチオマーのランキングの4つのベンチマークを用いて実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.17167311150369
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular chirality, a form of stereochemistry most often describing relative spatial arrangements of bonded neighbors around tetrahedral carbon centers, influences the set of 3D conformers accessible to the molecule without changing its 2D graph connectivity. Chirality can strongly alter (bio)chemical interactions, particularly protein-drug binding. Most 2D graph neural networks (GNNs) designed for molecular property prediction at best use atomic labels to na\"ively treat chirality, while E(3)-invariant 3D GNNs are invariant to chirality altogether. To enable representation learning on molecules with defined stereochemistry, we design an SE(3)-invariant model that processes torsion angles of a 3D molecular conformer. We explicitly model conformational flexibility by integrating a novel type of invariance to rotations about internal molecular bonds into the architecture, mitigating the need for multi-conformer data augmentation. We test our model on four benchmarks: contrastive learning to distinguish conformers of different stereoisomers in a learned latent space, classification of chiral centers as R/S, prediction of how enantiomers rotate circularly polarized light, and ranking enantiomers by their docking scores in an enantiosensitive protein pocket. We compare our model, Chiral InterRoto-Invariant Neural Network (ChIRo), with 2D and 3D GNNs to demonstrate that our model achieves state of the art performance when learning chiral-sensitive functions from molecular structures.
• Abstract（参考訳）: 分子キラリティー(分子キラリティー、英: molecular chirality)は、四面体炭素中心付近の結合した隣人の相対的な空間配置を最もよく記述する立体化学の一種で、2dグラフ接続を変更することなく分子がアクセス可能な3d配座体の集合に影響を及ぼす。 キラル性は化学的相互作用、特にタンパク質-ドラッグ結合を強く変化させる。 分子特性予測のために設計されたほとんどの2dグラフニューラルネットワーク(gnns)は、原子ラベルを用いてキラリティーを扱い、e(3)不変な3d gnnはキラリティーに完全不変である。 立体化学を定式化した分子上での表現学習を可能にするため、3次元分子コンホメータのねじれ角を処理するSE(3)不変モデルを設計した。 我々は、内部分子結合に関する回転に新しいタイプの不変性を組み込むことにより、コンフォメーションの柔軟性を明示的にモデル化し、マルチコンフォーマーデータ拡張の必要性を緩和する。 本研究では, 学習空間における異なる立体異性体のコンホメータを識別するコントラスト学習, キラル中心をR/Sに分類する学習, エンテロマーが円偏光でどのように回転するかの予測, タンパクポケット内のドッキングスコアによるエナンチオマーのランク付けを行う。 我々は,我々のモデルであるchiral interroto-invariant neural network (chiro) と2dおよび3d gnnを比較し,分子構造からキラルに敏感な関数を学ぶ際に,その性能が達成可能であることを示す。

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