論文の概要: Graph neural networks for the prediction of molecular structure-property relationships

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.04852v1
• Date: Mon, 25 Jul 2022 11:30:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-14 18:17:16.815379
• Title: Graph neural networks for the prediction of molecular structure-property relationships
• Title（参考訳）: グラフニューラルネットワークによる分子構造-親密性関係の予測
• Authors: Jan G. Rittig, Qinghe Gao, Manuel Dahmen, Alexander Mitsos, Artur M. Schweidtmann
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、分子グラフ上で直接動作する新しい機械学習手法である。 GNNは、エンドツーエンドでプロパティを学習できるため、情報記述子の必要性を回避することができる。 本稿では、分子特性予測のための2つの例を通して、GNNの基礎を説明し、GNNの応用を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.11160990637615
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular property prediction is of crucial importance in many disciplines such as drug discovery, molecular biology, or material and process design. The frequently employed quantitative structure-property/activity relationships (QSPRs/QSARs) characterize molecules by descriptors which are then mapped to the properties of interest via a linear or nonlinear model. In contrast, graph neural networks, a novel machine learning method, directly work on the molecular graph, i.e., a graph representation where atoms correspond to nodes and bonds correspond to edges. GNNs allow to learn properties in an end-to-end fashion, thereby avoiding the need for informative descriptors as in QSPRs/QSARs. GNNs have been shown to achieve state-of-the-art prediction performance on various property predictions tasks and represent an active field of research. We describe the fundamentals of GNNs and demonstrate the application of GNNs via two examples for molecular property prediction.
• Abstract（参考訳）: 分子特性予測は、薬物発見、分子生物学、物質やプロセス設計など、多くの分野において重要である。 しばしば用いられる量的構造-不純物/活性関係(QSPRs/QSARs)は、分子を記述子によって特徴づけ、線形または非線形モデルを介して興味のある性質にマッピングする。 対照的に、新しい機械学習手法であるグラフニューラルネットワークは、直接分子グラフ、すなわち、原子がノードと結合に対応し、結合がエッジに対応するグラフ表現に作用する。 GNNはエンドツーエンドでプロパティを学習できるため、QSPRやQSARのような情報記述子を必要としない。 gnnは様々な特性予測タスクで最先端の予測性能を達成し、活発な研究分野を表現できることが示されている。 本稿では、分子特性予測のための2つの例を通して、GNNの基礎を説明し、GNNの応用を実証する。

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