論文の概要: Geometry-Complete Perceptron Networks for 3D Molecular Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.02504v1
• Date: Fri, 4 Nov 2022 15:05:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-07 15:51:08.291841
• Title: Geometry-Complete Perceptron Networks for 3D Molecular Graphs
• Title（参考訳）: 3次元分子グラフのための幾何完全パーセプトロンネットワーク
• Authors: Alex Morehead, Jianlin Cheng
• Abstract要約: 本稿では3次元表現学習のための新しい幾何完全SE(3)等変グラフニューラルネットワークであるGCPNetを紹介する。 この結果から,GCPNetは3次元グラフ内の複雑な幾何学的および物理的相互作用を,下流予測タスクとして捉えるための,強力で汎用的な手法であることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The field of geometric deep learning has had a profound impact on the development of innovative and powerful graph neural network architectures. Disciplines such as computer vision and computational biology have benefited significantly from such methodological advances, which has led to breakthroughs in scientific domains such as protein structure prediction and design. In this work, we introduce GCPNet, a new geometry-complete, SE(3)-equivariant graph neural network designed for 3D graph representation learning. We demonstrate the state-of-the-art utility and expressiveness of our method on six independent datasets designed for three distinct geometric tasks: protein-ligand binding affinity prediction, protein structure ranking, and Newtonian many-body systems modeling. Our results suggest that GCPNet is a powerful, general method for capturing complex geometric and physical interactions within 3D graphs for downstream prediction tasks. The source code, data, and instructions to train new models or reproduce our results are freely available on GitHub.
• Abstract（参考訳）: 幾何学的深層学習の分野は、革新的で強力なグラフニューラルネットワークアーキテクチャの開発に大きな影響を与えた。 コンピュータビジョンや計算生物学のような分野は、そのような方法論の進歩から大きな恩恵を受けており、タンパク質構造予測や設計といった科学分野において画期的な進歩をもたらした。 本研究では3次元グラフ表現学習用に設計された新しい幾何完全SE(3)等価グラフニューラルネットワークであるGCPNetを紹介する。 我々は,タンパク質-リガンド結合親和性予測,タンパク質構造ランキング,ニュートン多体システムモデリングという,3つの異なる幾何学的タスクのために設計された6つの独立したデータセットに対して,本手法の最先端性と表現性を示す。 この結果から,GCPNetは下流予測タスクのための3次元グラフ内の複雑な幾何学的および物理的相互作用を捉えるための,強力で汎用的な手法であることが示唆された。 新しいモデルをトレーニングしたり、結果を再現するためのソースコード、データ、インストラクションは、githubから無料で利用できます。

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