Fugu-MT 論文翻訳(概要): Prefix-Tree Decoding for Predicting Mass Spectra from Molecules

論文の概要: Prefix-Tree Decoding for Predicting Mass Spectra from Molecules

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06470v3
Date: Sun, 3 Dec 2023 22:29:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-06 01:27:05.318197
Title: Prefix-Tree Decoding for Predicting Mass Spectra from Molecules
Title（参考訳）: 分子からの質量スペクトル予測のためのプリフィックストレーデコーディング
Authors: Samuel Goldman, John Bradshaw, Jiayi Xin, and Connor W. Coley
Abstract要約: 我々は、質量スペクトルを分子公式の集合として扱うことにより、分子からの質量スペクトルを予測するための新しい中間戦略を用いる。質量スペクトル予測タスクにおける有望な実験結果を示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.868704267691125
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Computational predictions of mass spectra from molecules have enabled the discovery of clinically relevant metabolites. However, such predictive tools are still limited as they occupy one of two extremes, either operating (a) by fragmenting molecules combinatorially with overly rigid constraints on potential rearrangements and poor time complexity or (b) by decoding lossy and nonphysical discretized spectra vectors. In this work, we use a new intermediate strategy for predicting mass spectra from molecules by treating mass spectra as sets of molecular formulae, which are themselves multisets of atoms. After first encoding an input molecular graph, we decode a set of molecular subformulae, each of which specify a predicted peak in the mass spectrum, the intensities of which are predicted by a second model. Our key insight is to overcome the combinatorial possibilities for molecular subformulae by decoding the formula set using a prefix tree structure, atom-type by atom-type, representing a general method for ordered multiset decoding. We show promising empirical results on mass spectra prediction tasks.
Abstract（参考訳）: 分子からの質量スペクトルの計算学的予測により、臨床的に関連する代謝物の発見が可能となった。しかし、これらの予測ツールはまだ2つの極端の1つを占めるため、運用に制限がある。 (a)分子を断片的に断片化し、潜在的な再配列や時間的複雑さに過度に厳格な制約を課すこと (b)損失および非物理的離散スペクトルベクトルの復号による。本研究では、質量スペクトルを原子の多重集合である分子公式の集合として扱うことにより、分子からの質量スペクトルを予測するための新しい中間戦略を用いる。まず、入力された分子グラフを符号化した後、分子サブフォーミュラの集合をデコードし、それぞれが質量スペクトルの予測ピークを指定し、その強度を第2のモデルで予測する。我々の重要な洞察は、プレフィックスツリー構造であるatom-type by atom-typeを用いて式集合をデコードすることにより、分子サブフォルムの組合せ可能性の克服である。質量スペクトル予測タスクにおける有望な実験結果を示す。

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