論文の概要: Domain-Agnostic Molecular Generation with Self-feedback

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11259v5
• Date: Mon, 2 Oct 2023 15:17:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 20:27:50.727274
• Title: Domain-Agnostic Molecular Generation with Self-feedback
• Title（参考訳）: 自己フィードバックによるドメイン非依存的分子生成
• Authors: Yin Fang, Ningyu Zhang, Zhuo Chen, Lingbing Guo, Xiaohui Fan, Huajun Chen
• Abstract要約: MolGenは、分子生成に特化した事前訓練された分子言語モデルである。 MolGenは、深い構造的および文法的な洞察を内部化する。 私たちの自己フィードバックパラダイムは、分子幻覚からモデルを引き離す」
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.063584808910896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The generation of molecules with desired properties has gained tremendous popularity, revolutionizing the way scientists design molecular structures and providing valuable support for chemical and drug design. However, despite the potential of language models in molecule generation, they face numerous challenges such as the generation of syntactically or chemically flawed molecules, narrow domain focus, and limitations in creating diverse and directionally feasible molecules due to a dearth of annotated data or external molecular databases. To tackle these challenges, we introduce MolGen, a pre-trained molecular language model tailored specifically for molecule generation. Through the reconstruction of over 100 million molecular SELFIES, MolGen internalizes profound structural and grammatical insights. This is further enhanced by domain-agnostic molecular prefix tuning, fostering robust knowledge transfer across diverse domains. Importantly, our self-feedback paradigm steers the model away from ``molecular hallucinations'', ensuring alignment between the model's estimated probabilities and real-world chemical preferences. Extensive experiments on well-known benchmarks underscore MolGen's optimization capabilities in properties such as penalized logP, QED, and molecular docking. Additional analyses affirm its proficiency in accurately capturing molecule distributions, discerning intricate structural patterns, and efficiently exploring the chemical space. Code is available at https://github.com/zjunlp/MolGen.
• Abstract（参考訳）: 望ましい性質を持つ分子の生成は、科学者が分子構造を設計する方法に革命をもたらし、化学や薬品の設計に価値ある支援を提供するという大きな人気を集めている。 しかし、分子生成における言語モデルの可能性にもかかわらず、構文的または化学的に欠陥のある分子の生成、狭い領域の焦点、そして注釈付きデータや外部の分子データベースによって多様で方向的に実現可能な分子を作成する際の制限など、多くの課題に直面している。 これらの課題に対処するために,分子生成に特化した分子言語モデルであるMolGenを紹介する。 1億以上の分子SELFIESを再構築することで、モルゲンは深い構造的および文法的な洞察を内包する。 これはドメインに依存しない分子プレフィックスチューニングによってさらに強化され、多様なドメイン間の堅牢な知識伝達を促進する。 重要なことに、私たちの自己フィードバックパラダイムは、モデルを‘分子幻覚’から遠ざけ、モデルの推定確率と実世界の化学選好の調整を確実にします。 良く知られたベンチマークに関する大規模な実験は、Penalized logP、QED、分子ドッキングなどの特性におけるMollGenの最適化能力を裏付けるものである。 さらなる分析により、分子の分布を正確に把握し、複雑な構造パターンを識別し、化学空間を効率的に探索する能力が確認された。 コードはhttps://github.com/zjunlp/molgenで入手できる。

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