論文の概要: t-SMILES: A Scalable Fragment-based Molecular Representation Framework
for De Novo Molecule Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.01829v3
- Date: Wed, 10 Jan 2024 00:53:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-11 18:05:22.713735
- Title: t-SMILES: A Scalable Fragment-based Molecular Representation Framework
for De Novo Molecule Generation
- Title(参考訳): t-SMILES:デノボ分子生成のためのスケーラブルフラグメントに基づく分子表現フレームワーク
- Authors: Juan-Ni Wu, Tong Wang, Yue Chen, Li-Juan Tang, Hai-Long Wu, Ru-Qin Yu
- Abstract要約: 本研究では, t-SMILESと呼ばれる, フレキシブル, フラグメントベース, マルチスケールな分子表現フレームワークを提案する。
フラグメント化された分子グラフから生成された全二分木上で幅優先探索を行うことにより得られるSMILES型文字列を用いて分子を記述する。
従来のSMILES、DeepSMILES、SELFIES、ベースラインモデルをゴール指向タスクで大幅に上回っている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.660168004209712
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Effective representation of molecules is a crucial factor affecting the
performance of artificial intelligence models. This study introduces a
flexible, fragment-based, multiscale molecular representation framework called
t-SMILES (tree-based SMILES) with three code algorithms: TSSA (t-SMILES with
Shared Atom), TSDY (t-SMILES with Dummy Atom) and TSID (t-SMILES with ID). It
describes molecules using SMILES-type strings obtained by performing a
breadth-first search on a full binary tree formed from a fragmented molecular
graph. Systematic evaluations using JTVAE, BRICS, MMPA, and Scaffold show the
feasibility to construct a multi-code molecular description system, where
various descriptions complement each other, enhancing the overall performance.
Additionally, it exhibits impressive performance on low-resource datasets,
whether the model is original, data augmented, or pre-training fine-tuned. It
significantly outperforms classical SMILES, DeepSMILES, SELFIES and baseline
models in goal-directed tasks. Furthermore, it surpasses start-of-the-art
fragment, graph and SMILES based approaches on ChEMBL, Zinc, and QM9.
- Abstract(参考訳): 分子の効果的な表現は、人工知能モデルの性能に影響を与える重要な要素である。
本研究では, TSSA (t-SMILES with Shared Atom) , TSDY (t-SMILES with Dummy Atom) , TSID (t-SMILES with ID) の3つのコードアルゴリズムを用いた, 柔軟な, フラグメントベースのマルチスケール分子表現フレームワークを提案する。
フラグメント化された分子グラフから生成された全二分木上で幅優先探索を行うことにより得られるSMILES型文字列を用いて分子を記述する。
JTVAE, BRICS, MMPA, Scaffold を用いた系統評価では, 様々な記述が相互に補完し, 全体的な性能を向上させるマルチコード分子記述システムの構築が可能であった。
さらに、モデルがオリジナルであれ、データ拡張であれ、あるいはトレーニング済みの微調整であれ、低リソースデータセットに印象的なパフォーマンスを示す。
従来のSMILES、DeepSMILES、SELFIES、ベースラインモデルをゴール指向タスクで大幅に上回っている。
さらに、ChEMBL、Zinc、QM9に基づく、最先端のフラグメント、グラフ、SMILESベースのアプローチを上回る。
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