Fugu-MT 論文翻訳(概要): Learning Joint 2D & 3D Diffusion Models for Complete Molecule Generation

論文の概要: Learning Joint 2D & 3D Diffusion Models for Complete Molecule Generation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12347v1
Date: Sun, 21 May 2023 04:49:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-23 21:13:09.264159
Title: Learning Joint 2D & 3D Diffusion Models for Complete Molecule Generation
Title（参考訳）: 完全分子生成のための学習ジョイント2次元および3次元拡散モデル
Authors: Han Huang, Leilei Sun, Bowen Du, Weifeng Lv
Abstract要約: 本研究では, 原子型, 正式な電荷, 結合情報, および3次元座標を持つ分子を生成する結合2Dおよび3D拡散モデル(JODO)を提案する。我々のモデルは、単一または複数の量子特性をターゲットにした逆分子設計のために拡張することもできる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.66694406638287
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Designing new molecules is essential for drug discovery and material science. Recently, deep generative models that aim to model molecule distribution have made promising progress in narrowing down the chemical research space and generating high-fidelity molecules. However, current generative models only focus on modeling either 2D bonding graphs or 3D geometries, which are two complementary descriptors for molecules. The lack of ability to jointly model both limits the improvement of generation quality and further downstream applications. In this paper, we propose a new joint 2D and 3D diffusion model (JODO) that generates complete molecules with atom types, formal charges, bond information, and 3D coordinates. To capture the correlation between molecular graphs and geometries in the diffusion process, we develop a Diffusion Graph Transformer to parameterize the data prediction model that recovers the original data from noisy data. The Diffusion Graph Transformer interacts node and edge representations based on our relational attention mechanism, while simultaneously propagating and updating scalar features and geometric vectors. Our model can also be extended for inverse molecular design targeting single or multiple quantum properties. In our comprehensive evaluation pipeline for unconditional joint generation, the results of the experiment show that JODO remarkably outperforms the baselines on the QM9 and GEOM-Drugs datasets. Furthermore, our model excels in few-step fast sampling, as well as in inverse molecule design and molecular graph generation. Our code is provided in https://github.com/GRAPH-0/JODO.
Abstract（参考訳）: 新しい分子を設計することは、創薬と物質科学に欠かせない。近年,分子分布のモデル化を目的とした深層生成モデルが化学研究空間の縮小と高忠実性分子の生成に有望な進歩を遂げている。しかし、現在の生成モデルは、分子の相補的記述子である2d結合グラフまたは3dジオメトリのモデリングのみに焦点を当てている。共同でモデリングする能力の欠如は、生成品質の改善と下流アプリケーションの改善を制限します。本稿では, 原子タイプ, 正式な電荷, 結合情報, および3次元座標を持つ完全分子を生成する結合2Dおよび3D拡散モデル(JODO)を提案する。拡散過程における分子グラフとジオメトリの相関関係を捉えるため,拡散グラフ変換器を開発し,ノイズデータから元のデータを復元するデータ予測モデルをパラメータ化する。 Diffusion Graph Transformerは、我々のリレーショナルアテンション機構に基づいてノードとエッジの表現をやり取りし、同時にスカラー特徴と幾何ベクトルを伝播・更新する。我々のモデルは、単一または複数の量子特性をターゲットとした逆分子設計のために拡張することもできる。非条件ジョイント生成のための包括的評価パイプラインにおいて、実験の結果から、浄土はqm9およびgeom-drugsデータセットのベースラインを著しく上回っていることが判明した。さらに, このモデルは, 逆分子設計や分子グラフ生成と同様に, 数段階の高速サンプリングに優れている。コードはhttps://github.com/graph-0/jodoで提供します。

関連論文リスト

Conditional Synthesis of 3D Molecules with Time Correction Sampler [58.0834973489875]
Time-Aware Conditional Synthesis (TACS) は拡散モデルにおける条件生成の新しい手法である。適応的に制御されたプラグアンドプレイの"オンライン"ガイダンスを拡散モデルに統合し、サンプルを所望の特性に向けて駆動する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-01T12:59:25Z)
Lift Your Molecules: Molecular Graph Generation in Latent Euclidean Space [46.11163798008912]
3次元分子生成モデルを用いた新しい分子グラフ生成フレームワークを提案する。分子グラフを合成コンホメータ座標によりユークリッド点雲にマッピングし,E(n)-等変グラフニューラルネットワーク(EGNN)を用いて逆写像を学習する。誘導点雲構造潜在空間は既存の3次元分子生成モデルを適用するのに適している。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-15T05:29:07Z)
BindGPT: A Scalable Framework for 3D Molecular Design via Language Modeling and Reinforcement Learning [11.862370962277938]
本稿では,タンパク質結合部位内で3D分子を生成するために,概念的にシンプルだが強力なアプローチを用いた新規な生成モデルBindGPTを提案する。このような単純な概念的アプローチと事前学習とスケーリングが組み合わさって、現在の最高の特殊拡散モデルよりも同等以上の性能を発揮することを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-06T02:10:50Z)
Geometric-Facilitated Denoising Diffusion Model for 3D Molecule Generation [32.464905769094536]
既存の拡散に基づくデノボ3次元分子生成法は2つの大きな課題に直面している。本研究では,グローバル空間関係を完全に抽出し,高品質な表現を学習するためのDual-Track Transformer Network(DTN)を提案する。第2の課題は、エッジを直接潜伏空間に埋め込むのではなく、トレーニング期間中に結合の形成に介入する幾何学的識別損失(GFLoss)を設計することである。
論文参考訳（メタデータ） (2024-01-05T07:29:21Z)
Molecule Design by Latent Space Energy-Based Modeling and Gradual Distribution Shifting [53.44684898432997]
化学的・生物学的性質が望ましい分子の生成は、薬物発見にとって重要である。本稿では,分子の結合分布とその特性を捉える確率的生成モデルを提案する。本手法は種々の分子設計タスクにおいて非常に強力な性能を発揮する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-09T03:04:21Z)
Geometric Latent Diffusion Models for 3D Molecule Generation [172.15028281732737]
生成モデル、特に拡散モデル(DM)は、特徴豊富な測地を生成する上で有望な結果を得た。我々はGeoLDM(Geometric Latent Diffusion Models)と呼ばれる新しい3次元分子生成法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-02T01:07:22Z)
MUDiff: Unified Diffusion for Complete Molecule Generation [104.7021929437504]
本稿では,原子の特徴,2次元離散分子構造,および3次元連続分子座標を含む分子の包括的表現を生成する新しいモデルを提案する。拡散過程を認知するための新しいグラフトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。我々のモデルは、安定で多様な分子を設計するための有望なアプローチであり、分子モデリングの幅広いタスクに適用できる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-28T04:25:57Z)
An Equivariant Generative Framework for Molecular Graph-Structure Co-Design [54.92529253182004]
分子グラフ構造アンダーラインCo設計のための機械学習ベースの生成フレームワークであるMollCodeを提案する。 MolCodeでは、3D幾何情報によって分子2Dグラフの生成が促進され、それによって分子3D構造の予測が導かれる。分子設計における2次元トポロジーと3次元幾何は本質的に相補的な情報を含んでいることが明らかとなった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-12T13:34:22Z)
Generative Diffusion Models on Graphs: Methods and Applications [50.44334458963234]
拡散モデルは、新しい生成パラダイムとして、様々な画像生成タスクにおいて顕著な成功を収めた。グラフ生成は多くの実世界のアプリケーションを持つグラフ上で重要な計算タスクである。
論文参考訳（メタデータ） (2023-02-06T06:58:17Z)
MDM: Molecular Diffusion Model for 3D Molecule Generation [19.386468094571725]
既存の拡散に基づく3D分子生成法は、不満足な性能に悩まされる可能性がある。原子間関係は分子の3次元点雲表現にはない。提案したモデルは、条件付きタスクと条件付きタスクの両方において、既存のメソッドよりも大幅に優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-09-13T03:40:18Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。