論文の概要: A Transformer-based Generative Model for De Novo Molecular Design

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.08749v1
• Date: Mon, 17 Oct 2022 05:03:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-18 21:52:06.402884
• Title: A Transformer-based Generative Model for De Novo Molecular Design
• Title（参考訳）: de novo分子設計のためのトランスベース生成モデル
• Authors: Wenlu Wang, Ye Wang, Honggang Zhao and Simone Sciabola
• Abstract要約: ターゲット特異的分子設計のためのトランスフォーマーに基づくディープモデルを提案する。 提案法は, 薬物様化合物と標的特異的化合物の両方を生成可能である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6782243206450325
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Deep learning draws a lot of attention as a new way of generating unseen structures for drug discovery. We propose a Transformer-based deep model for de novo target-specific molecular design. The proposed method is capable of generating both drug-like compounds and target-specific compounds. The latter are generated by enforcing different keys and values of the multi-head attention for each target. We allow the generation of SMILES strings to be conditional on the specified target. The sampled compounds largely occupy the real target-specific data's chemical space and also cover a significant fraction of novel compounds.
• Abstract（参考訳）: 深層学習は、薬物発見のための目に見えない構造を生成する新しい方法として、多くの注目を集めている。 de novoターゲット特異的分子設計のためのトランスベース深層モデルを提案する。 提案法では, 薬物様化合物と標的特異的化合物の両方を生成できる。 後者は、ターゲット毎に異なるキーとマルチヘッドアテンションの値を実行することで生成される。 SMILES文字列の生成が指定されたターゲットに対して条件付きであることを許容する。 サンプル化合物は、主に実際のターゲット特異的データの化学空間を占有し、また新規化合物のかなりの割合をカバーしている。

関連論文リスト

• Aligning Target-Aware Molecule Diffusion Models with Exact Energy Optimization [147.7899503829411]
  AliDiffは、事前訓練されたターゲット拡散モデルと望ましい機能特性を整合させる新しいフレームワークである。 最先端の結合エネルギーを持つ分子を最大7.07 Avg. Vina Scoreで生成することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T06:10:29Z)
• DecompOpt: Controllable and Decomposed Diffusion Models for Structure-based Molecular Optimization [49.85944390503957]
  DecompOptは、制御可能・拡散モデルに基づく構造に基づく分子最適化手法である。 DecompOptは強いde novoベースラインよりも優れた特性を持つ分子を効率よく生成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T02:53:40Z)
• Leveraging Side Information for Ligand Conformation Generation using Diffusion-Based Approaches [12.71967232020327]
  リガンド分子コンホメーション生成は、薬物発見において重要な課題である。 この問題を解決するためにディープラーニングモデルが開発されている。 これらのモデルはしばしば、本質的な側情報がないため、意味のある構造やランダム性を欠いたコンフォメーションを生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T09:56:47Z)
• Tailoring Molecules for Protein Pockets: a Transformer-based Generative Solution for Structured-based Drug Design [133.1268990638971]
  標的タンパク質の構造に基づくデノボ薬物の設計は、新規な薬物候補を提供することができる。 そこで本研究では,特定のターゲットに対して,対象薬物をスクラッチから直接生成できるTamGentという生成ソリューションを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-30T09:32:39Z)
• Retrieval-based Controllable Molecule Generation [63.44583084888342]
  制御可能な分子生成のための検索に基づく新しいフレームワークを提案する。 我々は、与えられた設計基準を満たす分子の合成に向けて、事前学習された生成モデルを操るために、分子の小さなセットを使用します。 提案手法は生成モデルの選択に非依存であり,タスク固有の微調整は不要である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-23T17:01:16Z)
• Diversifying Design of Nucleic Acid Aptamers Using Unsupervised Machine Learning [54.247560894146105]
  短い一本鎖RNAとDNA配列(アプタマー)の逆設計は、一連の望ましい基準を満たす配列を見つけるタスクである。 我々は、Pottsモデルとして知られる教師なし機械学習モデルを用いて、制御可能なシーケンスの多様性を持つ新しい有用なシーケンスを発見することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-10T13:30:58Z)
• Target-aware Molecular Graph Generation [37.937378787812264]
  そこで我々は,SiamFlowを提案する。これはフローが潜在空間内のターゲットシーケンス埋め込みの分布に適合するように強制する。 具体的には、アライメント損失と一様損失を用いて、ターゲットシーケンスの埋め込みと薬物グラフの埋め込みを合意に導く。 実験により,提案手法は,分子グラフ生成に向けた潜在空間における有意な表現を定量的に学習することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-10T04:31:14Z)
• Scaffold-constrained molecular generation [0.0]
  SMILESをベースとしたリカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network, RNN)生成モデルを構築し, 足場制約付き生成を実現するため, サンプリング手法を改良した。 本稿では,様々なタスクにおいて足場制約付き生成を行う手法について紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-15T15:41:18Z)
• CogMol: Target-Specific and Selective Drug Design for COVID-19 Using Deep Generative Models [74.58583689523999]
  新規なウイルスタンパク質を標的とした新規な薬物様小分子を設計するためのエンド・ツー・エンドのフレームワークであるCogMolを提案する。 CogMolは、分子SMILES変分オートエンコーダ(VAE)の適応事前学習と、効率的なマルチ属性制御サンプリングスキームを組み合わせる。 CogMolは、高目標特異性と選択性を有する合成可能で低毒性な薬物様分子の多制約設計を扱う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-02T18:17:20Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。