論文の概要: 3D pride without 2D prejudice: Bias-controlled multi-level generative models for structure-based ligand design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.10663v1
• Date: Fri, 22 Apr 2022 12:23:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-04-25 13:23:54.996556
• Title: 3D pride without 2D prejudice: Bias-controlled multi-level generative models for structure-based ligand design
• Title（参考訳）: 2次元偏見のない3次元プライド:構造ベースリガンド設計のためのバイアス制御多レベル生成モデル
• Authors: Lucian Chan, Rajendra Kumar, Marcel Verdonk and Carl Poelking
• Abstract要約: データスパーシリティとバイアスは、3D認識モデルの開発における2つの主要な障害である。 バイアス制御とデータ効率を改善するために,マルチレベルコントラスト学習に基づくファーストインキンドトレーニングプロトコルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.978587235008588
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative models for structure-based molecular design hold significant promise for drug discovery, with the potential to speed up the hit-to-lead development cycle, while improving the quality of drug candidates and reducing costs. Data sparsity and bias are, however, two main roadblocks to the development of 3D-aware models. Here we propose a first-in-kind training protocol based on multi-level contrastive learning for improved bias control and data efficiency. The framework leverages the large data resources available for 2D generative modelling with datasets of ligand-protein complexes. The result are hierarchical generative models that are topologically unbiased, explainable and customizable. We show how, by deconvolving the generative posterior into chemical, topological and structural context factors, we not only avoid common pitfalls in the design and evaluation of generative models, but furthermore gain detailed insight into the generative process itself. This improved transparency significantly aids method development, besides allowing fine-grained control over novelty vs familiarity.
• Abstract（参考訳）: 構造に基づく分子設計の生成モデルは、ヒット・トゥ・リードの開発サイクルをスピードアップさせ、薬剤候補の品質を改善し、コストを削減できる可能性と共に、創薬において大きな可能性を秘めている。 しかし、データ空間とバイアスは、3D認識モデルの開発において2つの主要な障害となる。 本稿では、バイアス制御とデータ効率を改善するために、マルチレベルコントラスト学習に基づくファーストインキンドトレーニングプロトコルを提案する。 このフレームワークは、リガンド-タンパク質複合体のデータセットによる2次元生成モデリングで利用可能な巨大なデータ資源を活用する。 結果は、トポロジカルに偏りがなく、説明可能でカスタマイズ可能な階層的生成モデルである。 本研究では, 生成過程を化学, トポロジカル, 構造的文脈因子に分解することにより, 生成モデルの設計と評価における共通の落とし穴を回避できるだけでなく, 生成過程自体の詳細な洞察を得る方法を示す。 この透明性の向上はメソッド開発を著しく助け、新しさと親密性に対するきめ細かい制御を可能にする。

関連論文リスト

• Establishing baselines for generative discovery of inorganic crystals [0.0]
  生成的人工知能は、材料発見のための有望な道を提供するが、従来の方法に対するその優位性はいまだ不明である。 本研究では、電荷バランスのプロトタイプのランダム列挙と既知の化合物のデータ駆動イオン交換という、2つのベースラインアプローチをベンチマークする。 以上の結果から, イオン交換などの確立された手法は, 安定物質の生成において良好に機能することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-04T00:14:59Z)
• Taming Feed-forward Reconstruction Models as Latent Encoders for 3D Generative Models [7.485139478358133]
  最近のAIベースの3Dコンテンツ作成は、フィードフォワード画像から3Dへの再構成アプローチと、2Dまたは3D監視でトレーニングされた3D生成モデルという、2つの経路に沿って大きく進化している。 本稿では,既存のフィードフォワード再構成手法が3次元生成モデルのトレーニングに有効な潜伏エンコーダとして有効であることを示し,これら2つのパラダイムをブリッジする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-31T21:23:08Z)
• Jet: A Modern Transformer-Based Normalizing Flow [62.2573739835562]
  本稿では,結合型正規化フローモデルの設計を再考する。 よりシンプルなアーキテクチャで、最先端の定量的、質的なパフォーマンスを実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-19T18:09:42Z)
• A Lesson in Splats: Teacher-Guided Diffusion for 3D Gaussian Splats Generation with 2D Supervision [65.33043028101471]
  本研究では,ガウスプレートの拡散モデルであるSplatDiffusionを導入し,単一画像から3次元構造を生成する。 既存の方法は決定論的フィードフォワード予測に依存しており、2Dデータからの3D推論の本質的な曖昧さを扱う能力を制限する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-01T00:29:57Z)
• On Machine Learning Approaches for Protein-Ligand Binding Affinity Prediction [2.874893537471256]
  本研究では,タンパク質-リガンド結合親和性予測における古典的木モデルと高度なニューラルネットワークの性能を評価する。 2次元モデルと3次元モデルを組み合わせることで、現在の最先端のアプローチを超えて、アクティブな学習結果が向上することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T13:06:00Z)
• Synthesizing Multimodal Electronic Health Records via Predictive Diffusion Models [69.06149482021071]
  EHRPDと呼ばれる新しいEHRデータ生成モデルを提案する。 時間間隔推定を組み込んだ拡散モデルである。 我々は2つの公開データセットで実験を行い、忠実さ、プライバシー、実用性の観点からEPHPDを評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-20T02:20:23Z)
• DetDiffusion: Synergizing Generative and Perceptive Models for Enhanced Data Generation and Perception [78.26734070960886]
  現在の知覚モデルは、リソース集約的なデータセットに大きく依存している。 セグメンテーションを通じて知覚認識損失(P.A.損失)を導入し、品質と制御性の両方を改善した。 本手法は,世代間における知覚認識属性(P.A. Attr)の抽出と利用により,データ拡張をカスタマイズする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T04:58:03Z)
• GeoWizard: Unleashing the Diffusion Priors for 3D Geometry Estimation from a Single Image [94.56927147492738]
  単一画像から幾何学的属性を推定するための新しい生成基盤モデルであるGeoWizardを紹介する。 拡散前処理の活用は,資源利用における一般化,詳細な保存,効率性を著しく向上させることが示唆された。 本稿では,様々なシーンの複雑なデータ分布を,個別のサブディストリビューションに分離する,シンプルかつ効果的な戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-18T17:50:41Z)
• A Generative Machine Learning Model for Material Microstructure 3D Reconstruction and Performance Evaluation [4.169915659794567]
  2次元から3次元への次元展開は、現在の技術的観点から非常に難しい逆問題と見なされている。 U-netのマルチスケール特性とGANの生成能力を統合する新しい生成モデルが提案されている。 さらに、画像正規化損失とワッサーシュタイン距離損失を組み合わせることにより、モデルの精度をさらに向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-24T13:42:34Z)
• Generative Structural Design Integrating BIM and Diffusion Model [4.619347136761891]
  本研究では,ビルディング情報モデリング(BIM)をインテリジェントな構造設計に適用し,BIMと生成AIを統合した構造設計パイプラインを確立する。 人図作成のプロセスにインスパイアされた生成フレームワークでは,AIモデルの生成困難を軽減するため,新たな2段階生成フレームワークが提案されている。 生成型AIツールでは、広く使われているGANベースのモデルを置き換えるために拡散モデル(DM)を導入し、新しい物理ベースの条件付き拡散モデル(PCDM)を提案し、異なる設計の前提条件を検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T15:05:19Z)
• Geometric Deep Learning for Structure-Based Drug Design: A Survey [83.87489798671155]
  構造に基づく薬物設計(SBDD)は、タンパク質の3次元幾何学を利用して、潜在的な薬物候補を特定する。 近年の幾何学的深層学習の進歩は、3次元幾何学的データを効果的に統合・処理し、この分野を前進させてきた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-20T14:21:58Z)
• DA-VEGAN: Differentiably Augmenting VAE-GAN for microstructure reconstruction from extremely small data sets [110.60233593474796]
  DA-VEGANは2つの中心的なイノベーションを持つモデルである。 $beta$-variational autoencoderはハイブリッドGANアーキテクチャに組み込まれている。 このアーキテクチャに特化して、独自の差別化可能なデータ拡張スキームが開発されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T08:49:09Z)
• Structure-based Drug Design with Equivariant Diffusion Models [40.73626627266543]
  本稿では,タンパク質ポケットに新しい条件を付加したSE(3)-同変拡散モデルDiffSBDDを提案する。 我々のサイリコ実験では、DiffSBDDが地上の真実データの統計を効果的に捉えていることが示されています。 これらの結果は、拡散モデルが従来の方法よりも正確に構造データの複雑な分布を表すという仮定を支持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-24T15:51:21Z)
• Secrets of 3D Implicit Object Shape Reconstruction in the Wild [92.5554695397653]
  コンピュータビジョン、ロボティクス、グラフィックスの様々な用途において、高精細な3Dオブジェクトをスパースから再構築することは重要です。 最近の神経暗黙的モデリング法は、合成データセットまたは高密度データセットで有望な結果を示す。 しかし、粗末でノイズの多い実世界のデータではパフォーマンスが悪い。 本論文では, 一般的な神経暗黙モデルの性能低下の根本原因を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-18T03:24:48Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。