論文の概要: Generation of 3D Molecules in Pockets via Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10133v3
• Date: Mon, 11 Dec 2023 08:29:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 02:45:33.011001
• Title: Generation of 3D Molecules in Pockets via Language Model
• Title（参考訳）: 言語モデルによるポケット内3d分子の生成
• Authors: Wei Feng (1), Lvwei Wang (1), Zaiyun Lin (1), Yanhao Zhu (1), Han Wang (1), Jianqiang Dong (1), Rong Bai (1), Huting Wang (1), Jielong Zhou (1), Wei Peng (2), Bo Huang (1), Wenbiao Zhou (1) ((1) Beijing StoneWise Technology Co Ltd (2) Innovation Center for Pathogen Research Guangzhou Laboratory)
• Abstract要約: 逐次線記法(SMILES)やグラフ表現に基づく分子の生成モデルは、構造に基づく薬物設計の分野への関心が高まっている。 本稿では,言語モデルと幾何学的深層学習技術を組み合わせたポケットベースの3次元分子生成手法であるLingo3DMolを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generative models for molecules based on sequential line notation (e.g. SMILES) or graph representation have attracted an increasing interest in the field of structure-based drug design, but they struggle to capture important 3D spatial interactions and often produce undesirable molecular structures. To address these challenges, we introduce Lingo3DMol, a pocket-based 3D molecule generation method that combines language models and geometric deep learning technology. A new molecular representation, fragment-based SMILES with local and global coordinates, was developed to assist the model in learning molecular topologies and atomic spatial positions. Additionally, we trained a separate noncovalent interaction predictor to provide essential binding pattern information for the generative model. Lingo3DMol can efficiently traverse drug-like chemical spaces, preventing the formation of unusual structures. The Directory of Useful Decoys-Enhanced (DUD-E) dataset was used for evaluation. Lingo3DMol outperformed state-of-the-art methods in terms of drug-likeness, synthetic accessibility, pocket binding mode, and molecule generation speed.
• Abstract（参考訳）: 逐次線記法(SMILES)やグラフ表現に基づく分子の生成モデルは、構造に基づく薬物設計の分野への関心が高まりつつあるが、重要な3次元空間相互作用を捉え、しばしば望ましくない分子構造を生成するのに苦労している。 これらの課題に対処するために,言語モデルと幾何学的深層学習技術を組み合わせたポケットベースの3次元分子生成手法であるLingo3DMolを紹介する。 分子トポロジと原子空間位置の学習を支援するために, 局所座標と大域座標を用いた新しい分子表現, フラグメントベースSMILESを開発した。 さらに、生成モデルに不可欠な結合パターン情報を提供するために、別々の非共有相互作用予測器を訓練した。 リンゴ3DMolは薬物のような化学空間を効率的に横切ることができ、異常な構造の形成を防いでいる。 有用なdecoys-enhanced(dud-e)データセットのディレクトリが評価に使用された。 lingo3dmolは薬物の類似性、合成アクセシビリティ、ポケット結合モード、分子生成速度において最先端の手法を上回っている。

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