論文の概要: Geometry-Complete Diffusion for 3D Molecule Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04313v1
• Date: Wed, 8 Feb 2023 20:01:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-10 17:32:15.228389
• Title: Geometry-Complete Diffusion for 3D Molecule Generation
• Title（参考訳）: 3次元分子生成のための幾何完全拡散
• Authors: Alex Morehead, Jianlin Cheng
• Abstract要約: GCDMは3次元分子拡散生成のための新しい最先端結果を得る幾何学完全拡散モデルである。 本研究は分子DDPMの生成力学に物理的誘導バイアスが及ぼす影響について予備的な知見を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) have recently taken the field of generative modeling by storm, pioneering new state-of-the-art results in disciplines such as computer vision and computational biology for diverse tasks ranging from text-guided image generation to structure-guided protein design. Along this latter line of research, methods such as those of Hoogeboom et al. 2022 have been proposed for unconditionally generating 3D molecules using equivariant graph neural networks (GNNs) within a DDPM framework. Toward this end, we propose GCDM, a geometry-complete diffusion model that achieves new state-of-the-art results for 3D molecule diffusion generation by leveraging the representation learning strengths offered by GNNs that perform geometry-complete message-passing. Our results with GCDM also offer preliminary insights into how physical inductive biases impact the generative dynamics of molecular DDPMs. The source code, data, and instructions to train new models or reproduce our results are freely available at https://github.com/BioinfoMachineLearning/bio-diffusion.
• Abstract（参考訳）: 拡散確率モデル (DDPM) は近年, テキスト誘導画像生成から構造誘導タンパク質設計に至るまで, コンピュータビジョンや計算生物学などの分野における新たな最先端の成果を開拓し, 嵐による生成モデリングの分野を開拓している。 この研究の後期の線に沿って、Hoogeboomら 2022 の手法は、DDPM フレームワーク内で同変グラフニューラルネットワーク (GNN) を用いて無条件で3D分子を生成する方法が提案されている。 そこで本研究では,gnnが提供する表現学習の強みを活かして3次元分子拡散生成のための新たな最先端結果を得る幾何完全拡散モデルgcdmを提案する。 また,分子DDPMの生成動態に及ぼす物理的誘導バイアスの影響について予備的な考察を行った。 新しいモデルをトレーニングしたり、結果を再現するためのソースコード、データ、インストラクションは、https://github.com/bioinfomachinelearning/bio-diffusionで無料で利用できます。

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