論文の概要: 3DLinker: An E(3) Equivariant Variational Autoencoder for Molecular
Linker Design
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.07309v1
- Date: Sun, 15 May 2022 15:26:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-17 15:06:01.349364
- Title: 3DLinker: An E(3) Equivariant Variational Autoencoder for Molecular
Linker Design
- Title(参考訳): 3DLinker:分子リンカ設計のためのE(3)等価変分オートエンコーダ
- Authors: Yinan Huang, Xingang Peng, Jianzhu Ma, Muhan Zhang
- Abstract要約: 本稿では,アンカー原子を予測し,リンカーグラフとその3D構造を共同生成できる条件生成モデル3DLinkerを提案する。
我々のモデルは、分子グラフの回収において著しく高い速度を持ち、さらに重要なことは、全ての原子の3次元座標を正確に予測することである。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.806910643086043
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep learning has achieved tremendous success in designing novel chemical
compounds with desirable pharmaceutical properties. In this work, we focus on a
new type of drug design problem -- generating a small "linker" to physically
attach two independent molecules with their distinct functions. The main
computational challenges include: 1) the generation of linkers is conditional
on the two given molecules, in contrast to generating full molecules from
scratch in previous works; 2) linkers heavily depend on the anchor atoms of the
two molecules to be connected, which are not known beforehand; 3) 3D structures
and orientations of the molecules need to be considered to avoid atom clashes,
for which equivariance to E(3) group are necessary. To address these problems,
we propose a conditional generative model, named 3DLinker, which is able to
predict anchor atoms and jointly generate linker graphs and their 3D structures
based on an E(3) equivariant graph variational autoencoder. So far as we know,
there are no previous models that could achieve this task. We compare our model
with multiple conditional generative models modified from other molecular
design tasks and find that our model has a significantly higher rate in
recovering molecular graphs, and more importantly, accurately predicting the 3D
coordinates of all the atoms.
- Abstract(参考訳): 深層学習は、望ましい医薬特性を持つ新規な化合物を設計することに成功した。
本研究では、2つの独立した分子をそれぞれの機能で物理的に結合させる小さな「リンカー」を生成する新しいタイプの薬物設計問題に焦点を当てる。
主な計算上の課題は
1) リンカーの生成は,以前の処理でスクラッチから全分子を生成するのとは対照的に,与えられた2つの分子に対して条件付きである。
2)リンカーは、2つの分子のアンカー原子に大きく依存しており、事前には分かっていない。
3) 分子の3次元構造と配向は、e(3)族への同値性が必要とされる原子衝突を避けるために考慮する必要がある。
これらの問題に対処するため、3DLinkerという条件付き生成モデルを提案し、E(3)同変グラフ変分オートエンコーダに基づいて、アンカー原子を予測し、リンカーグラフとその3D構造を共同生成する。
私たちが知る限りでは、このタスクを達成できる以前のモデルはありません。
我々は、他の分子設計タスクから修正した複数の条件生成モデルと比較し、分子グラフの復元速度が著しく高く、さらに重要なことは、全ての原子の3次元座標を正確に予測することである。
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