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/2301.01829v4
• Date: Tue, 21 May 2024 02:19:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 19:40:07.647343
• 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）: 9.116670221263753
• 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, TSDY and TSID. 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 of constructing a multi-code molecular description system, where various descriptions complement each other, enhancing the overall performance. In addition, it can avoid overfitting and achieve higher novelty scores while maintaining reasonable similarity on labeled low-resource datasets, regardless of whether the model is original, data-augmented, or pre-trained then fine-tuned. Furthermore, it significantly outperforms classical SMILES, DeepSMILES, SELFIES and baseline models in goal-directed tasks. And it surpasses state-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, TSDY, TSIDの3つのコードアルゴリズムを用いた, t-SMILES (tree-based SMILES) と呼ばれるフレキシブルで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, およびScaffoldを用いた系統評価は, 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の可能性を示している。 さらに、モデルがオリジナルか、データ拡張されたか、事前訓練された後、微調整されたかにかかわらず、ラベル付き低リソースデータセットに合理的な類似性を維持しながら、オーバーフィッティングを回避し、より高いノベルティスコアを達成することができる。 さらに、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。 そして、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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