論文の概要: Unified 2D and 3D Pre-Training of Molecular Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08806v1
• Date: Thu, 14 Jul 2022 11:36:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-24 11:40:07.300551
• Title: Unified 2D and 3D Pre-Training of Molecular Representations
• Title（参考訳）: 分子表現の統一2次元および3次元事前学習
• Authors: Jinhua Zhu, Yingce Xia, Lijun Wu, Shufang Xie, Tao Qin, Wengang Zhou, Houqiang Li and Tie-Yan Liu
• Abstract要約: 統合された2次元および3次元事前学習に基づく新しい表現学習法を提案する。 原子座標と原子間距離は符号化され、グラフニューラルネットワークを介して原子表現と融合する。 提案手法は10タスクの最先端化を実現し、2Dのみのタスクの平均改善率は8.3%である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 237.36667670201473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular representation learning has attracted much attention recently. A molecule can be viewed as a 2D graph with nodes/atoms connected by edges/bonds, and can also be represented by a 3D conformation with 3-dimensional coordinates of all atoms. We note that most previous work handles 2D and 3D information separately, while jointly leveraging these two sources may foster a more informative representation. In this work, we explore this appealing idea and propose a new representation learning method based on a unified 2D and 3D pre-training. Atom coordinates and interatomic distances are encoded and then fused with atomic representations through graph neural networks. The model is pre-trained on three tasks: reconstruction of masked atoms and coordinates, 3D conformation generation conditioned on 2D graph, and 2D graph generation conditioned on 3D conformation. We evaluate our method on 11 downstream molecular property prediction tasks: 7 with 2D information only and 4 with both 2D and 3D information. Our method achieves state-of-the-art results on 10 tasks, and the average improvement on 2D-only tasks is 8.3%. Our method also achieves significant improvement on two 3D conformation generation tasks.
• Abstract（参考訳）: 分子表現学習は近年注目を集めている。 分子はエッジ/ボンドで連結されたノード/原子を持つ2次元グラフと見なすことができ、全ての原子の3次元座標による3次元配座で表すこともできる。 これまでの作業の多くは2Dと3Dの情報を別々に扱うが、これら2つの情報源を共同で活用することで、より情報的な表現を育むことができる。 本研究では,この魅力的なアイデアを探求し,2次元と3次元の統合事前学習に基づく新しい表現学習手法を提案する。 原子座標と原子間距離は符号化され、グラフニューラルネットワークを介して原子表現と融合する。 このモデルは、マスクされた原子と座標の再構成、2dグラフ上で条件付けられた3dコンフォメーション生成、3dコンフォメーションに基づく2dグラフ生成の3つのタスクで事前訓練されている。 提案手法は,2d情報のみを7つ,2d情報と3d情報の両方を4つ,下流分子特性予測タスク11について評価した。 提案手法は10タスクの最先端化を実現し、2Dのみのタスクの平均改善率は8.3%である。 また,本手法は2つの3次元コンホメーション生成タスクにおいて大幅な改善を実現する。

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