論文の概要: A Constraint Programming Approach to Weighted Isomorphic Mapping of Fragment-based Shape Signatures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.10892v1
• Date: Mon, 20 Dec 2021 22:35:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 14:16:58.218122
• Title: A Constraint Programming Approach to Weighted Isomorphic Mapping of Fragment-based Shape Signatures
• Title（参考訳）: フラグメントに基づく形状シグネチャの重み付き等方写像に対する制約計画法
• Authors: Thierry Petit and Randy J. Zauhar
• Abstract要約: フラグメントに基づく形状シグネチャ技術は、コンピュータ支援薬物設計のための強力なツールであることが証明されている。 しかし、断片化された化合物の一部の最適なマッチングを見つけるのには時間がかかる。 私たちは、この特定の問題を解決するために制約プログラミングを使用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5801044612920815
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fragment-based shape signature techniques have proven to be powerful tools for computer-aided drug design. They allow scientists to search for target molecules with some similarity to a known active compound. They do not require reference to the full underlying chemical structure, which is essential to deal with chemical databases containing millions of compounds. However, finding the optimal match of a part of the fragmented compound can be time-consuming. In this paper, we use constraint programming to solve this specific problem. It involves finding a weighted assignment of fragments subject to connectivity constraints. Our experiments demonstrate the practical relevance of our approach and open new perspectives, including generating multiple, diverse solutions. Our approach constitutes an original use of a constraint solver in a real time setting, where propagation allows to avoid an enumeration of weighted paths. The model must remain robust to the addition of additional constraints making some instances not tractable. This particular context requires the use of unusual criteria for the choice of the model: lightweight, standard propagation algorithms, data structures without prohibitive constant cost while reducing the search space. The objective is not to design new, complex algorithms to solve difficult instances.
• Abstract（参考訳）: フラグメントに基づく形状シグネチャ技術は、コンピュータ支援薬物設計のための強力なツールであることが証明されている。 科学者は、既知の活性化合物と類似した標的分子を探索することができる。 これは何百万もの化合物を含む化学データベースを扱うのに不可欠である。 しかし、断片化された化合物の一部の最適マッチングを見つけるのに時間がかかる。 本稿では,制約プログラミングを用いてこの問題を解決する。 接続制約の対象となるフラグメントの重み付けの割り当てを見つけることを含む。 我々の実験は、我々のアプローチの実際的妥当性を示し、複数の多様なソリューションを生成することを含む新しい視点を開く。 提案手法は,重み付き経路の列挙を回避するために,実時間設定で制約解決器を最初に使用する手法である。 モデルは、追加の制約を追加しても堅牢でなければならない。 この特定の文脈では、モデルの選択に特異な基準を用いる必要がある: 軽量で標準伝搬アルゴリズム、探索空間を縮小しながら一定のコストを課さないデータ構造。 難しいインスタンスを解決するために、新しい複雑なアルゴリズムを設計することではありません。

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