論文の概要: Implicit Geometry and Interaction Embeddings Improve Few-Shot Molecular Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.02055v2
• Date: Fri, 6 Oct 2023 22:42:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 14:57:37.136934
• Title: Implicit Geometry and Interaction Embeddings Improve Few-Shot Molecular Property Prediction
• Title（参考訳）: インシシット幾何学と相互作用埋め込みによる分子特性予測の改善
• Authors: Christopher Fifty, Joseph M. Paggi, Ehsan Amid, Jure Leskovec, Ron Dror
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.06671763877109
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Few-shot learning is a promising approach to molecular property prediction as supervised data is often very limited. However, many important molecular properties depend on complex molecular characteristics -- such as the various 3D geometries a molecule may adopt or the types of chemical interactions it can form -- that are not explicitly encoded in the feature space and must be approximated from low amounts of data. Learning these characteristics can be difficult, especially for few-shot learning algorithms that are designed for fast adaptation to new tasks. In this work, we develop molecular embeddings that encode complex molecular characteristics to improve the performance of few-shot molecular property prediction. Our approach leverages large amounts of synthetic data, namely the results of molecular docking calculations, and a multi-task learning paradigm to structure the embedding space. On multiple molecular property prediction benchmarks, training from the embedding space substantially improves Multi-Task, MAML, and Prototypical Network few-shot learning performance. Our code is available at https://github.com/cfifty/IGNITE.
• Abstract（参考訳）: 少ないショット学習は、教師ありデータはしばしば非常に制限されるため、分子特性予測に有望なアプローチである。 しかし、多くの重要な分子特性は複雑な分子特性(例えば分子が採用する様々な3dジオメトリやそれが形成できる化学相互作用の種類など)に依存しており、それらは特徴空間で明示的にエンコードされておらず、低量のデータから近似しなければならない。 これらの特徴を学習することは、特に新しいタスクに迅速に適応するように設計された数ショットの学習アルゴリズムでは困難である。 本研究では, 複雑な分子特性をエンコードする分子埋め込み法を開発し, 少ない分子特性予測の性能を向上させる。 提案手法では,分子ドッキング計算の結果や,組込み空間を構成するマルチタスク学習パラダイムなど,大量の合成データを活用する。 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。 私たちのコードはhttps://github.com/cfifty/igniteで利用可能です。

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