論文の概要: MolGraph: a Python package for the implementation of molecular graphs
and graph neural networks with TensorFlow and Keras
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.09944v4
- Date: Mon, 4 Sep 2023 13:30:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-07 11:15:01.688165
- Title: MolGraph: a Python package for the implementation of molecular graphs
and graph neural networks with TensorFlow and Keras
- Title（参考訳）: MolGraph:TensorFlowとKerasを使った分子グラフとグラフニューラルネットワークの実装のためのPythonパッケージ
- Authors: Alexander Kensert, Gert Desmet, Deirdre Cabooter
- Abstract要約: MolGraphは、分子機械学習(ML)のためのグラフニューラルネットワーク(GNN)パッケージである
MolGraphは、分子ML問題を解決するためにGNNアルゴリズムに渡すことができる小さな分子グラフを生成するための化学モジュールを実装している。
GNNは分子識別に有用であり,クロマトグラフィー保持時間データの解釈性が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.92255321684027
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Molecular machine learning (ML) has proven important for tackling various
molecular problems, such as predicting molecular properties based on molecular
descriptors or fingerprints. Since relatively recently, graph neural network
(GNN) algorithms have been implemented for molecular ML, showing comparable or
superior performance to descriptor or fingerprint-based approaches. Although
various tools and packages exist to apply GNNs in molecular ML, a new GNN
package, named MolGraph, was developed in this work with the motivation to
create GNN model pipelines highly compatible with the TensorFlow and Keras
application programming interface (API). MolGraph also implements a chemistry
module to accommodate the generation of small molecular graphs, which can be
passed to a GNN algorithm to solve a molecular ML problem. To validate the
GNNs, they were benchmarked against the datasets of MoleculeNet, as well as
three chromatographic retention time datasets. The results on these benchmarks
illustrate that the GNNs performed as expected. Additionally, the GNNs proved
useful for molecular identification and improved interpretability of
chromatographic retention time data. MolGraph is available at
https://github.com/akensert/molgraph. Installation, tutorials and
implementation details can be found at
https://molgraph.readthedocs.io/en/latest/.
- Abstract（参考訳）: 分子機械学習(ML)は、分子記述子や指紋に基づく分子特性の予測など、様々な分子問題に取り組む上で重要であることが証明されている。
比較的最近になって、graph neural network(gnn)アルゴリズムが分子ml向けに実装され、ディスクリプタや指紋ベースのアプローチと同等あるいは優れたパフォーマンスを示している。
分子MLにGNNを適用するためのさまざまなツールやパッケージが存在するが、新しいGNNパッケージであるMorGraphは、TensorFlowやKerasアプリケーションプログラミングインターフェース(API)と高い互換性を持つGNNモデルパイプラインを作成する動機によって、この作業で開発された。
MolGraphはまた、分子ML問題を解決するためにGNNアルゴリズムに渡すことができる小さな分子グラフを生成するための化学モジュールを実装している。
GNNを検証するため、MoeculeNetのデータセットと3つのクロマトグラフィー保持時間データセットとをベンチマークした。
これらのベンチマークの結果は、GNNが期待通りに実行したことを示している。
さらに、GNNは分子識別に有用であり、クロマトグラフィー保持時間データの解釈性を改善した。
MolGraphはhttps://github.com/akensert/molgraph.comから入手できる。
インストール、チュートリアル、実装の詳細はhttps://molgraph.readthedocs.io/en/latest/にある。
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