論文の概要: Retrosynthesis Prediction with Local Template Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04123v1
• Date: Wed, 7 Jun 2023 03:38:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-08 16:16:13.337409
• Title: Retrosynthesis Prediction with Local Template Retrieval
• Title（参考訳）: 局所テンプレート検索による再合成予測
• Authors: Shufang Xie, Rui Yan, Junliang Guo, Yingce Xia, Lijun Wu, Tao Qin
• Abstract要約: 特定の標的分子の反応を予測する再合成は、薬物発見に必須の課題である。 本稿では,局所的な反応テンプレート検索手法であるRetroKNNを紹介する。 我々は、広く使われている2つのベンチマーク、USPTO-50KとUSPTO-MITで包括的な実験を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 112.23386062396622
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Retrosynthesis, which predicts the reactants of a given target molecule, is an essential task for drug discovery. In recent years, the machine learing based retrosynthesis methods have achieved promising results. In this work, we introduce RetroKNN, a local reaction template retrieval method to further boost the performance of template-based systems with non-parametric retrieval. We first build an atom-template store and a bond-template store that contain the local templates in the training data, then retrieve from these templates with a k-nearest-neighbor (KNN) search during inference. The retrieved templates are combined with neural network predictions as the final output. Furthermore, we propose a lightweight adapter to adjust the weights when combing neural network and KNN predictions conditioned on the hidden representation and the retrieved templates. We conduct comprehensive experiments on two widely used benchmarks, the USPTO-50K and USPTO-MIT. Especially for the top-1 accuracy, we improved 7.1% on the USPTO-50K dataset and 12.0% on the USPTO-MIT dataset. These results demonstrate the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: 特定の標的分子の反応物質を予測するレトロシンセシスは、薬物の発見に必須の課題である。 近年,機械リースによるレトロシンセシス法は有望な成果を上げている。 本研究では,非パラメトリック検索によるテンプレートベースシステムの性能向上を目的とした局所的反応テンプレート検索手法RetroKNNを紹介する。 まず、トレーニングデータにローカルテンプレートを含むatom-templateストアとボンドテンプレートストアを構築し、推論中にk-nearest-neighbor(knn)検索でこれらのテンプレートから取得します。 検索されたテンプレートは、最終的な出力としてニューラルネットワーク予測と組み合わせられる。 さらに、隠れ表現と検索テンプレートに条件付きニューラルネットワークとKNN予測を併用する際の重みを調整するための軽量アダプタを提案する。 我々は、広く使われている2つのベンチマーク、USPTO-50KとUSPTO-MITで包括的な実験を行う。 特にトップ1の精度では、USPTO-50Kデータセットで7.1%、USPTO-MITデータセットで12.0%改善しました。 これらの結果は,本手法の有効性を示すものである。

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