論文の概要: Diffusion-based Generative AI for Exploring Transition States from 2D Molecular Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12233v3
• Date: Thu, 12 Oct 2023 12:00:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 15:35:25.666276
• Title: Diffusion-based Generative AI for Exploring Transition States from 2D Molecular Graphs
• Title（参考訳）: 拡散型生成aiによる2次元分子グラフからの遷移状態の探索
• Authors: Seonghwan Kim, Jeheon Woo, Woo Youn Kim
• Abstract要約: 本稿では,遷移状態の幾何学的予測のための拡散法,すなわち TSDiff に基づく生成的アプローチを提案する。 TSDiffは、精度と効率の両面で、既存の機械学習モデルよりも3Dジオメトリの方が優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3759936323189417
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The exploration of transition state (TS) geometries is crucial for elucidating chemical reaction mechanisms and modeling their kinetics. Recently, machine learning (ML) models have shown remarkable performance for prediction of TS geometries. However, they require 3D conformations of reactants and products often with their appropriate orientations as input, which demands substantial efforts and computational cost. Here, we propose a generative approach based on the stochastic diffusion method, namely TSDiff, for prediction of TS geometries just from 2D molecular graphs. TSDiff outperformed the existing ML models with 3D geometries in terms of both accuracy and efficiency. Moreover, it enables to sample various TS conformations, because it learned the distribution of TS geometries for diverse reactions in training. Thus, TSDiff was able to find more favorable reaction pathways with lower barrier heights than those in the reference database. These results demonstrate that TSDiff shows promising potential for an efficient and reliable TS exploration.
• Abstract（参考訳）: 遷移状態(TS)の探索は化学反応機構を解明し、その速度論をモデル化するために重要である。 近年,機械学習(ml)モデルがtsジオメトリの予測において顕著な性能を示している。 しかし、反応物と生成物の3次元配座を入力として適切な向きにする必要があるため、かなりの努力と計算コストが要求される。 本稿では,2次元分子グラフからのみTS測地を予測するための確率拡散法,すなわち TSDiff に基づく生成的アプローチを提案する。 TSDiffは、精度と効率の両面で既存のMLモデルよりも3Dジオメトリで優れていた。 さらに、様々なTS配座のサンプル化を可能にし、トレーニングにおいて様々な反応のためにTSジオメトリーの分布を学習した。 したがって、TSDiffは基準データベースよりもバリア高さの低い反応経路をより良好に見つけることができた。 これらの結果から, TSDiffは効率的かつ信頼性の高いTS探査の可能性を示した。

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