論文の概要: G-MATT: Single-step Retrosynthesis Prediction using Molecular Grammar Tree Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03153v1
• Date: Thu, 4 May 2023 21:04:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-08 16:05:32.470762
• Title: G-MATT: Single-step Retrosynthesis Prediction using Molecular Grammar Tree Transformer
• Title（参考訳）: G-MATT:分子文法木変換器を用いた単段階再合成予測
• Authors: Kevin Zhang, Vipul Mann, Venkat Venkatasubramanian
• Abstract要約: 本稿では,強力なデータ駆動モデルと化学知識を組み合わせた化学認識逆合成予測フレームワークを提案する。 提案フレームワークは, ベースライン再合成モデルと比較して, 大幅な性能向上を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280543
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In recent years, several reaction templates-based and template-free approaches have been reported for single-step retrosynthesis prediction. Even though many of these approaches perform well from traditional data-driven metrics standpoint, there is a disconnect between model architectures used and underlying chemistry principles governing retrosynthesis. Here, we propose a novel chemistry-aware retrosynthesis prediction framework that combines powerful data-driven models with chemistry knowledge. We report a tree-to-sequence transformer architecture based on hierarchical SMILES grammar trees as input containing underlying chemistry information that is otherwise ignored by models based on purely SMILES-based representations. The proposed framework, grammar-based molecular attention tree transformer (G-MATT), achieves significant performance improvements compared to baseline retrosynthesis models. G-MATT achieves a top-1 accuracy of 51% (top-10 accuracy of 79.1%), invalid rate of 1.5%, and bioactive similarity rate of 74.8%. Further analyses based on attention maps demonstrate G-MATT's ability to preserve chemistry knowledge without having to use extremely complex model architectures.
• Abstract（参考訳）: 近年, 反応テンプレートとテンプレートフリーアプローチが, 単段階再合成予測のために報告されている。 これらのアプローチの多くは、従来のデータ駆動メトリクスの観点からうまく機能するが、使用されるモデルアーキテクチャと、レトロシンセシスを規定する基礎となる化学原理との間には断絶がある。 本稿では,強力なデータ駆動モデルと化学知識を組み合わせた,新しい化学対応レトロシンセシス予測フレームワークを提案する。 本稿では,階層型SMILES文法木に基づくツリー・ツー・シーケンス・トランスフォーマアーキテクチャを,純粋にSMILESに基づく表現に基づくモデルで無視される基礎となる化学情報を含む入力として報告する。 提案するフレームワークであるG-MATT(G-MATT)は,ベースライン再合成モデルと比較して大幅な性能向上を実現している。 G-MATTは51%(トップ10は79.1%)、無効率は1.5%、生物活性類似率は74.8%である。 注意図に基づくさらなる分析は、非常に複雑なモデルアーキテクチャを使わずに、G-MATTの化学知識の保存能力を示す。

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