論文の概要: Graph-based Molecular Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.04869v3
• Date: Wed, 29 Nov 2023 03:16:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-01 04:26:56.807961
• Title: Graph-based Molecular Representation Learning
• Title（参考訳）: グラフに基づく分子表現学習
• Authors: Zhichun Guo, Kehan Guo, Bozhao Nan, Yijun Tian, Roshni G. Iyer, Yihong Ma, Olaf Wiest, Xiangliang Zhang, Wei Wang, Chuxu Zhang, Nitesh V. Chawla
• Abstract要約: 分子表現学習(MRL)は、機械学習と化学科学を結びつけるための重要なステップである。 近年、MRLは、特に深層分子グラフ学習に基づく手法において、かなりの進歩を遂げている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.06193431883431
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular representation learning (MRL) is a key step to build the connection between machine learning and chemical science. In particular, it encodes molecules as numerical vectors preserving the molecular structures and features, on top of which the downstream tasks (e.g., property prediction) can be performed. Recently, MRL has achieved considerable progress, especially in methods based on deep molecular graph learning. In this survey, we systematically review these graph-based molecular representation techniques, especially the methods incorporating chemical domain knowledge. Specifically, we first introduce the features of 2D and 3D molecular graphs. Then we summarize and categorize MRL methods into three groups based on their input. Furthermore, we discuss some typical chemical applications supported by MRL. To facilitate studies in this fast-developing area, we also list the benchmarks and commonly used datasets in the paper. Finally, we share our thoughts on future research directions.
• Abstract（参考訳）: 分子表現学習(mrl)は、機械学習と化学科学の間のつながりを構築するための重要なステップである。 特に、分子を分子構造と特徴を保存する数値ベクトルとして符号化し、その上で下流のタスク(例えば、特性予測)を実行することができる。 近年、MRLは特に深層分子グラフ学習に基づく手法において大きな進歩を遂げている。 本研究では,これらのグラフに基づく分子表現手法,特に化学ドメイン知識を組み込んだ手法を体系的に検討する。 具体的には,まず2次元および3次元分子グラフの特徴を紹介する。 次に,MRL法を入力に基づいて3つのグループにまとめ,分類する。 さらに,MRLが支持する典型的な化学応用について述べる。 この高速開発領域の研究を容易にするために、ベンチマークや一般的なデータセットも論文にリストアップしています。 最後に,今後の研究方向性について考察する。

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