論文の概要: Modeling Diverse Chemical Reactions for Single-step Retrosynthesis via Discrete Latent Variables

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05482v1
• Date: Wed, 10 Aug 2022 14:50:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-12 13:47:39.578046
• Title: Modeling Diverse Chemical Reactions for Single-step Retrosynthesis via Discrete Latent Variables
• Title（参考訳）: 離散潜在変数を用いた一段階再合成のための異種化学反応のモデル化
• Authors: Huarui He, Jie Wang, Yunfei Liu, Feng Wu
• Abstract要約: 単段階の逆合成の目標は、1回の反応で標的生成物の合成に繋がる可能性のある反応物質を同定することである。 既存の配列に基づくレトロ合成法は、生成物から反応物へのレトロ合成を配列から配列への翻訳問題として扱う。 本稿では,条件付き変分オートエンコーダを1ステップの逆合成に組み込んだRetroDVCAEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.900173434781905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Single-step retrosynthesis is the cornerstone of retrosynthesis planning, which is a crucial task for computer-aided drug discovery. The goal of single-step retrosynthesis is to identify the possible reactants that lead to the synthesis of the target product in one reaction. By representing organic molecules as canonical strings, existing sequence-based retrosynthetic methods treat the product-to-reactant retrosynthesis as a sequence-to-sequence translation problem. However, most of them struggle to identify diverse chemical reactions for a desired product due to the deterministic inference, which contradicts the fact that many compounds can be synthesized through various reaction types with different sets of reactants. In this work, we aim to increase reaction diversity and generate various reactants using discrete latent variables. We propose a novel sequence-based approach, namely RetroDVCAE, which incorporates conditional variational autoencoders into single-step retrosynthesis and associates discrete latent variables with the generation process. Specifically, RetroDVCAE uses the Gumbel-Softmax distribution to approximate the categorical distribution over potential reactions and generates multiple sets of reactants with the variational decoder. Experiments demonstrate that RetroDVCAE outperforms state-of-the-art baselines on both benchmark dataset and homemade dataset. Both quantitative and qualitative results show that RetroDVCAE can model the multi-modal distribution over reaction types and produce diverse reactant candidates.
• Abstract（参考訳）: 単段階のレトロシンセシスはレトロシンセシス計画の基礎であり、コンピュータ支援薬物発見にとって重要な課題である。 単段階の逆合成の目標は、1回の反応で標的生成物の合成につながる可能性のある反応物質を特定することである。 有機分子を正弦として表現することにより、既存の配列に基づく逆合成法は、生成物から反応物への逆合成を配列から配列への翻訳問題として扱う。 しかし、これらの化合物の多くは、決定論的推論によって望ましい生成物に対する多様な化学反応を特定するのに苦慮しており、多くの化合物が異なる反応集合を持つ様々な反応型によって合成されるという事実と矛盾する。 本研究では, 反応の多様性を高め, 離散潜伏変数を用いて様々な反応物質を生成することを目的とする。 本稿では,条件付き変分オートエンコーダを単一ステップレトロシンセシスに組み込んで,離散的潜在変数と生成過程を関連付ける,新しいシーケンスベースアプローチ,retrodvcaeを提案する。 具体的には、RetroDVCAEはGumbel-Softmax分布を用いてポテンシャル反応上のカテゴリー分布を近似し、変分復号器で複数の反応物を生成する。 実験により、retrodvcaeはベンチマークデータセットと自家製データセットの両方で最先端のベースラインを上回ることが示されている。 定量的および定性的な結果から、レトロドvcaeは反応型に対するマルチモーダル分布をモデル化し、多様な反応候補を生成することができる。

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