論文の概要: Generalist Equivariant Transformer Towards 3D Molecular Interaction Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01474v2
• Date: Mon, 5 Jun 2023 02:43:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-06 11:14:11.388210
• Title: Generalist Equivariant Transformer Towards 3D Molecular Interaction Learning
• Title（参考訳）: 3次元分子相互作用学習に向けたジェネラリスト同変トランスフォーマー
• Authors: Xiangzhe Kong, Wenbing Huang, Yang Liu
• Abstract要約: まず、従来の単層表現とは対照的に、3次元分子を集合の幾何学的グラフとして普遍的に表現することを提案する。 次に、疎ブロックレベルと高密度原子レベルの相互作用を効果的に捉えるために、ジェネリスト同変変換器(GET)を提案する。 GET はバイレベルアテンションモジュール、フィードフォワードモジュール、レイヤー正規化モジュールで構成されており、特に、各モジュールは3次元世界の対称性を満たすために E(3) 不変である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.199522831859998
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many processes in biology and drug discovery involve various 3D interactions between different molecules, such as protein and protein, protein and small molecule, etc. Designing a generalist model to learn universal molecular interactions is valuable yet challenging, given that different molecules are usually represented in different granularity. In this paper, we first propose to universally represent a 3D molecule as a geometric graph of sets, in contrast to conventional single-level representations. Upon the proposed unified representation, we then propose a Generalist Equivariant Transformer (GET) to effectively capture both sparse block-level and dense atom-level interactions. To be specific, GET consists of a bilevel attention module, a feed-forward module and a layer normalization module, where, notably, each module is E(3) equivariant to meet the symmetry of 3D world. Extensive experiments on the prediction of protein-protein affinity, ligand binding affinity, and ligand efficacy prediction verify the effectiveness of our proposed method against existing methods, and reveal its potential to learn transferable knowledge across different domains and different tasks.
• Abstract（参考訳）: 生物学や薬物発見における多くのプロセスは、タンパク質やタンパク質、タンパク質や小さな分子など、様々な分子間の様々な3D相互作用を含んでいる。 普遍的な分子相互作用を学ぶための一般モデルの設計は、異なる分子が通常異なる粒度で表されるため、非常に難しい。 本稿では,従来の1次元表現とは対照的に,まず3次元分子を集合の幾何グラフとして普遍的に表現することを提案する。 提案する統一表現に基づき, スパースブロックレベルと高密度原子準位の両方の相互作用を効果的に捉えるためのジェネラリスト同変トランスフォーマー(get)を提案する。 具体的には、getは2レベルアテンションモジュール、フィードフォワードモジュール、および層正規化モジュールで構成されており、特に、各モジュールは3d世界の対称性を満たすようにe(3)同値である。 タンパク質親和性予測,リガンド結合親和性予測,リガンド有効性予測に関する広範な実験により,提案手法が既存手法に対して有効であることを検証し,異なる領域と異なるタスク間で伝達可能な知識を学ぶ可能性を明らかにする。

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