論文の概要: Fragment-based t-SMILES for de novo molecular generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01829v1
• Date: Wed, 4 Jan 2023 21:41:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-06 13:42:04.043814
• Title: Fragment-based t-SMILES for de novo molecular generation
• Title（参考訳）: デノボ分子生成のためのフラグメントに基づくt-SMILES
• Authors: Juan-Ni Wu, Tong Wang, Yue Chen, Li-Juan Tang, Hai-Long Wu, Ru-Qin Yu
• Abstract要約: t-SMILES (tree-based SMILES) は、断片化された分子グラフから形成された全二分分子木上でBFS(panth first search)を行ったSMILES型文字列を用いて分子を記述する。 JTVAEと化学反応に基づくBRICS分子分解アルゴリズムを用いた配列ベースオートレ生成モデルによる実験
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.9688828478865
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: At present, sequence-based and graph-based models are two of popular used molecular generative models. In this study, we introduce a general-purposed, fragment-based, hierarchical molecular representation named t-SMILES (tree-based SMILES) which describes molecules using a SMILES-type string obtained by doing breadth first search (BFS) on full binary molecular tree formed from fragmented molecular graph. The proposed t-SMILES combines the advantages of graph model paying more attention to molecular topology structure and language model possessing powerful learning ability. Experiments with feature tree rooted JTVAE and chemical reaction-based BRICS molecular decomposing algorithms using sequence-based autoregressive generation models on three popular molecule datasets including Zinc, QM9 and ChEMBL datasets indicate that t-SMILES based models significantly outperform previously proposed fragment-based models and being competitive with classical SMILES based and graph-based approaches. Most importantly, we proposed a new perspective for fragment based molecular designing. Hence, SOTA powerful sequence-based solutions could be easily applied for fragment based molecular tasks.
• Abstract（参考訳）: 現在、シーケンスベースモデルとグラフベースモデルは、よく使われている2つの分子生成モデルである。 本研究では, フラグメント化された分子グラフから生成した全二分分子木上に, SMILES型文字列を用いて, 汎用的, 断片的, 階層的な分子表現 t-SMILES (tree-based SMILES) を導入する。 提案したt-SMILESは,分子トポロジ構造と強力な学習能力を有する言語モデルに注目するグラフモデルの利点を組み合わせたものである。 JTVAEと化学反応に基づくBRICS分子分解アルゴリズムを用いた実験は、Zinc、QM9、ChEMBLデータセットを含む3つの一般的な分子データセット上の配列ベースの自己回帰生成モデルを用いて、t-SMILESベースのモデルは、以前提案されたフラグメントベースのモデルよりも大幅に優れ、古典的なSMILESやグラフベースのアプローチと競合していることを示している。 最も重要なことは、フラグメントに基づく分子設計の新しい視点を提案することである。 したがって、SOTAの強力なシーケンスベースのソリューションは、フラグメントベースの分子タスクに容易に適用できる。

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