論文の概要: Bi-level Contrastive Learning for Knowledge-Enhanced Molecule Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01631v6
• Date: Sun, 16 Feb 2025 05:22:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 17:33:50.178724
• Title: Bi-level Contrastive Learning for Knowledge-Enhanced Molecule Representations
• Title（参考訳）: 知識強化分子表現のための二段階コントラスト学習
• Authors: Pengcheng Jiang, Cao Xiao, Tianfan Fu, Parminder Bhatia, Taha Kass-Hout, Jimeng Sun, Jiawei Han,
• Abstract要約: 分子に固有の二重レベル構造を考慮に入れたGODEを導入する。 分子は固有のグラフ構造を持ち、より広い分子知識グラフ内のノードとして機能する。 異なるグラフ構造上の2つのGNNを事前学習することにより、GODEは対応する知識グラフサブ構造と分子構造を効果的に融合させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.32093648671496
• License:
• Abstract: Molecular representation learning is vital for various downstream applications, including the analysis and prediction of molecular properties and side effects. While Graph Neural Networks (GNNs) have been a popular framework for modeling molecular data, they often struggle to capture the full complexity of molecular representations. In this paper, we introduce a novel method called GODE, which accounts for the dual-level structure inherent in molecules. Molecules possess an intrinsic graph structure and simultaneously function as nodes within a broader molecular knowledge graph. GODE integrates individual molecular graph representations with multi-domain biochemical data from knowledge graphs. By pre-training two GNNs on different graph structures and employing contrastive learning, GODE effectively fuses molecular structures with their corresponding knowledge graph substructures. This fusion yields a more robust and informative representation, enhancing molecular property predictions by leveraging both chemical and biological information. When fine-tuned across 11 chemical property tasks, our model significantly outperforms existing benchmarks, achieving an average ROC-AUC improvement of 12.7% for classification tasks and an average RMSE/MAE improvement of 34.4% for regression tasks. Notably, GODE surpasses the current leading model in property prediction, with advancements of 2.2% in classification and 7.2% in regression tasks.
• Abstract（参考訳）: 分子表現学習は、分子特性や副作用の分析や予測など、下流の様々な応用に不可欠である。 グラフニューラルネットワーク(GNN)は、分子データモデリングの一般的なフレームワークであるが、しばしば分子表現の完全な複雑さを捉えるのに苦労している。 本稿では,分子に固有の二重レベル構造を考慮に入れた新しいGODE法を提案する。 分子は固有のグラフ構造を持ち、より広い分子知識グラフ内のノードとして機能する。 GODEは、個々の分子グラフ表現と知識グラフからの多領域生化学的データを統合する。 異なるグラフ構造上で2つのGNNを事前学習し、対照的な学習を行うことで、GODEは分子構造を対応する知識グラフサブ構造と効果的に融合させる。 この融合により、より堅牢で情報的な表現が得られ、化学的情報と生物学的情報の両方を活用することにより、分子特性の予測が強化される。 11の化学特性タスクを微調整した場合、我々のモデルは既存のベンチマークを著しく上回り、分類タスクの平均ROC-AUC改善は12.7%、回帰タスクの平均RMSE/MAE改善は34.4%である。 特に、GODEはプロパティ予測において現在の先行モデルを上回っており、分類の2.2%、回帰タスクの7.2%が進歩している。

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