論文の概要: Molecule optimization via multi-objective evolutionary in implicit chemical space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08826v1
• Date: Sat, 17 Dec 2022 09:09:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 14:50:45.873289
• Title: Molecule optimization via multi-objective evolutionary in implicit chemical space
• Title（参考訳）: 暗黙的化学空間における多目的進化による分子最適化
• Authors: Xin Xia, Yansen Su, Chunhou Zheng, Xiangxiang Zeng
• Abstract要約: MOMOは、化学知識の学習と多目的進化探索を組み合わせた多目的分子最適化フレームワークである。 4つの多目的特性と類似性最適化タスクにおけるMOMOの性能を実証し、ケーススタディを通してMOMOの探索能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.72872397589296
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning methods have been used to accelerate the molecule optimization process. However, efficient search for optimized molecules satisfying several properties with scarce labeled data remains a challenge for machine learning molecule optimization. In this study, we propose MOMO, a multi-objective molecule optimization framework to address the challenge by combining learning of chemical knowledge with Pareto-based multi-objective evolutionary search. To learn chemistry, it employs a self-supervised codec to construct an implicit chemical space and acquire the continues representation of molecules. To explore the established chemical space, MOMO uses multi-objective evolution to comprehensively and efficiently search for similar molecules with multiple desirable properties. We demonstrate the high performance of MOMO on four multi-objective property and similarity optimization tasks, and illustrate the search capability of MOMO through case studies. Remarkably, our approach significantly outperforms previous approaches in optimizing three objectives simultaneously. The results show the optimization capability of MOMO, suggesting to improve the success rate of lead molecule optimization.
• Abstract（参考訳）: 機械学習手法は分子最適化プロセスの高速化に用いられている。 しかし、少ないラベル付きデータでいくつかの特性を満たす最適化分子の効率的な探索は、機械学習分子最適化の課題である。 本研究では,化学知識の学習とパレートに基づく多目的進化探索を組み合わせた多目的分子最適化フレームワークであるmomoを提案する。 化学を学ぶために、自己教師付きコーデックを用いて暗黙的な化学空間を構築し、分子の継続表現を取得する。 確立された化学空間を探索するために、MOMOは多目的進化を用いて、複数の望ましい性質を持つ類似分子を包括的かつ効率的に探索する。 4つの多目的特性と類似性最適化タスクにおけるMOMOの性能を実証し、ケーススタディを通してMOMOの探索能力を示す。 また,本手法は3つの目標を同時に最適化する従来の手法よりも優れていた。 その結果,MOMOの最適化能力が示され,リード分子最適化の成功率の向上が示唆された。

関連論文リスト

• Balancing property optimization and constraint satisfaction for constrained multi-property molecular optimization [13.665517935917048]
  複数の分子特性を同時に最適化するフレキシブルかつ効率的な手法である制約付きマルチプロパタイト分子最適化フレームワーク(CMOMO)を提案する。 実験の結果,5つの最先端分子最適化法よりもCMOMOの方が優れた性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-19T02:01:13Z)
• Text-Guided Multi-Property Molecular Optimization with a Diffusion Language Model [77.50732023411811]
  変換器を用いた拡散言語モデル(TransDLM)を用いたテキスト誘導多目的分子最適化手法を提案する。 TransDLMは標準化された化学命名法を分子の意味表現として利用し、プロパティ要求をテキスト記述に暗黙的に埋め込む。 提案手法は, 分子構造類似性を最適化し, ベンチマークデータセットの化学的特性を向上するための最先端手法を超越した手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-17T14:30:27Z)
• XMOL: Explainable Multi-property Optimization of Molecules [2.320539066224081]
  複数の分子特性を同時に最適化するために,分子のマルチプロパティ最適化(XMOL)を提案する。 我々のアプローチは、最先端の幾何学的拡散モデルに基づいており、それらをマルチプロパティ最適化に拡張している。 最適化プロセス全体を通して解釈的および説明可能な技術を統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T06:35:04Z)
• Efficient Evolutionary Search Over Chemical Space with Large Language Models [31.31899988523534]
  最適化の目的は区別できない。 化学対応大規模言語モデル(LLM)を進化的アルゴリズムに導入する。 我々のアルゴリズムは最終解の質と収束速度の両方を改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-23T06:22:49Z)
• Implicit Geometry and Interaction Embeddings Improve Few-Shot Molecular Property Prediction [53.06671763877109]
  我々は, 複雑な分子特性を符号化した分子埋め込みを開発し, 数発の分子特性予測の性能を向上させる。 我々の手法は大量の合成データ、すなわち分子ドッキング計算の結果を利用する。 複数の分子特性予測ベンチマークでは、埋め込み空間からのトレーニングにより、マルチタスク、MAML、プロトタイプラーニング性能が大幅に向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-04T01:32:40Z)
• Computer-Aided Multi-Objective Optimization in Small Molecule Discovery [3.032184156362992]
  多目的分子発見のためのプールベースおよびデノボ生成手法について述べる。 プール型分子発見は,多目的ベイズ最適化の比較的直接的な拡張であることを示す。 この分野で残る課題と機会について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-13T17:33:07Z)
• CELLS: Cost-Effective Evolution in Latent Space for Goal-Directed Molecular Generation [23.618366377098614]
  本稿では,分子潜在表現ベクトルを最適化した遅延空間におけるコスト効率のよい進化戦略を提案する。 我々は、潜伏空間と観測空間をマッピングするために、事前訓練された分子生成モデルを採用する。 提案手法といくつかの高度な手法を比較した複数の最適化タスクについて広範な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T11:02:18Z)
• Molecular Attributes Transfer from Non-Parallel Data [57.010952598634944]
  分子最適化をスタイル伝達問題として定式化し、非並列データの2つのグループ間の内部差を自動的に学習できる新しい生成モデルを提案する。 毒性修飾と合成性向上という2つの分子最適化タスクの実験により,本モデルがいくつかの最先端手法を著しく上回ることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T06:10:22Z)
• Reinforced Molecular Optimization with Neighborhood-Controlled Grammars [63.84003497770347]
  分子最適化のためのグラフ畳み込みポリシネットワークであるMNCE-RLを提案する。 我々は、元の近傍制御された埋め込み文法を拡張して、分子グラフ生成に適用する。 提案手法は, 分子最適化タスクの多種多様さにおいて, 最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T05:42:15Z)
• Optimizing Molecules using Efficient Queries from Property Evaluations [66.66290256377376]
  汎用的なクエリベースの分子最適化フレームワークであるQMOを提案する。 QMOは効率的なクエリに基づいて入力分子の所望の特性を改善する。 QMOは, 有機分子を最適化するベンチマークタスクにおいて, 既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T18:51:18Z)
• MIMOSA: Multi-constraint Molecule Sampling for Molecule Optimization [51.00815310242277]
  生成モデルと強化学習アプローチは、最初の成功をおさめたが、複数の薬物特性を同時に最適化する上で、依然として困難に直面している。 本稿では,MultI-Constraint MOlecule SAmpling (MIMOSA)アプローチ,初期推定として入力分子を用いるサンプリングフレームワーク,ターゲット分布からのサンプル分子を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T20:18:42Z)

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。