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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.04313v4
• Date: Sat, 17 Jun 2023 02:30:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 03:49:07.044662
• Title: Geometry-Complete Diffusion for 3D Molecule Generation and Optimization
• Title（参考訳）: 3次元分子生成と最適化のための幾何完全拡散
• Authors: Alex Morehead, Jianlin Cheng
• Abstract要約: 3次元分子生成のための幾何合成モデル(GCDM)を導入する。 GCDMは、既存の3次元分子拡散モデルよりも条件および非条件設定間で大きなマージンで優れている。 我々は,GCDMがGEOM-Drugsのスケールで,現実的で安定な大きな分子を生成できることを実証した。
• 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 have recently been proposed for generating 3D molecules using equivariant graph neural networks (GNNs) within a DDPM framework. However, such methods are unable to learn important geometric and physical properties of 3D molecules during molecular graph generation, as they adopt molecule-agnostic and non-geometric GNNs as their 3D graph denoising networks, which negatively impacts their ability to effectively scale to datasets of large 3D molecules. In this work, we address these gaps by introducing the Geometry-Complete Diffusion Model (GCDM) for 3D molecule generation, which outperforms existing 3D molecular diffusion models by significant margins across conditional and unconditional settings for the QM9 dataset as well as for the larger GEOM-Drugs dataset. Importantly, we demonstrate that the geometry-complete denoising process GCDM learns for 3D molecule generation allows the model to generate realistic and stable large molecules at the scale of GEOM-Drugs, whereas previous methods fail to do so with the features they learn. Additionally, we show that GCDM's geometric features can effectively be repurposed to directly optimize the geometry and chemical composition of existing 3D molecules for specific molecular properties, demonstrating new, real-world versatility of molecular diffusion models. Our source code, data, and reproducibility instructions 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。 後者の研究の線に沿って、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3次元分子を生成する方法が最近提案されている。 しかし、そのような手法は分子グラフ生成中に3d分子の重要な幾何学的・物理的性質を学習できないため、分子に依存しないgnnを3dグラフの分断ネットワークとして採用し、大きな3d分子のデータセットに効果的にスケールする能力に悪影響を及ぼす。 そこで本研究では,既存の3次元分子拡散モデルに対して,qm9データセットやより大きなgeom-drugsデータセットの条件的・非条件的設定において有意なマージンで勝る3d分子生成のための幾何完全拡散モデル(gcdm)を導入することで,これらのギャップに対処する。 重要なのは,cgdmが3d分子生成のために学習した幾何完全分極化プロセスにより,ジオムドラッグのスケールで現実的な安定な大きな分子を生成できることである。 さらに、GCDMの幾何学的特徴は、分子拡散モデルの新しい実世界の汎用性を示すために、既存の3次元分子の幾何学的および化学組成を直接最適化するために効果的に再利用できることを示す。 私たちのソースコード、データ、再現性命令は、https://github.com/bioinfomachinelearning/bio-diffusionで無料で利用できます。

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