論文の概要: A 3D-Shape Similarity-based Contrastive Approach to Molecular Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02130v1
• Date: Thu, 3 Nov 2022 20:10:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 17:29:11.781070
• Title: A 3D-Shape Similarity-based Contrastive Approach to Molecular Representation Learning
• Title（参考訳）: 3次元形状類似性に基づく分子表現学習のコントラスト的アプローチ
• Authors: Austin Atsango, Nathaniel L. Diamant, Ziqing Lu, Tommaso Biancalani, Gabriele Scalia, Kangway V. Chuang
• Abstract要約: グラフニューラルネットワークのための新しいコントラスト学習手法, 形状類似性からの分子コントラスト学習(MolCLaSS)を提案する。 MolCLaSSは3次元のポーズを直接符号化したり、ターゲットにするのではなく、ガウスオーバーレイに基づいて類似した目的と一致し、分子形状の有意義な表現を学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7340017786387767
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecular shape and geometry dictate key biophysical recognition processes, yet many graph neural networks disregard 3D information for molecular property prediction. Here, we propose a new contrastive-learning procedure for graph neural networks, Molecular Contrastive Learning from Shape Similarity (MolCLaSS), that implicitly learns a three-dimensional representation. Rather than directly encoding or targeting three-dimensional poses, MolCLaSS matches a similarity objective based on Gaussian overlays to learn a meaningful representation of molecular shape. We demonstrate how this framework naturally captures key aspects of three-dimensionality that two-dimensional representations cannot and provides an inductive framework for scaffold hopping.
• Abstract（参考訳）: 分子形状と幾何学は重要な生体物理認識過程を規定するが、多くのグラフニューラルネットワークは分子特性予測のために3D情報を無視している。 本稿では,3次元表現を暗黙的に学習する,グラフニューラルネットワークのための新しいコントラスト学習手法である分子コントラスト学習(MolCLaSS)を提案する。 MolCLaSSは3次元のポーズを直接符号化したりターゲットにするのではなく、ガウスオーバーレイに基づいて類似した目的と一致し、分子形状の有意義な表現を学ぶ。 我々は,このフレームワークが2次元表現ができない3次元性の重要な側面を自然に捉え,足場ホッピングのための帰納的フレームワークを提供する方法を示す。

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