論文の概要: MoleCLUEs: Optimizing Molecular Conformers by Minimization of Differentiable Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11681v1
• Date: Tue, 20 Jun 2023 16:58:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 13:27:17.341076
• Title: MoleCLUEs: Optimizing Molecular Conformers by Minimization of Differentiable Uncertainty
• Title（参考訳）: MoleCLUE:不確かさの最小化による分子コンバータの最適化
• Authors: Michael Maser, Natasa Tagasovska, Jae Hyeon Lee, Andrew Watkins
• Abstract要約: 分子科学における構造に基づくモデルは入力に非常に敏感であり、微妙な座標測度の下で大きな分散を伴う予測を与えることができる。 本稿では、予測モデルにおける不確実性を明示的に最小化する摂動を発生させることにより、この障害モードを緩和するアプローチを提案する。 本稿では, 薬物特性を最大信頼度で予測するアルゴリズムと, 異種構造シミュレーションの解析結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.926203312586109
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Structure-based models in the molecular sciences can be highly sensitive to input geometries and give predictions with large variance under subtle coordinate perturbations. We present an approach to mitigate this failure mode by generating conformations that explicitly minimize uncertainty in a predictive model. To achieve this, we compute differentiable estimates of aleatoric \textit{and} epistemic uncertainties directly from learned embeddings. We then train an optimizer that iteratively samples embeddings to reduce these uncertainties according to their gradients. As our predictive model is constructed as a variational autoencoder, the new embeddings can be decoded to their corresponding inputs, which we call \textit{MoleCLUEs}, or (molecular) counterfactual latent uncertainty explanations \citep{antoran2020getting}. We provide results of our algorithm for the task of predicting drug properties with maximum confidence as well as analysis of the differentiable structure simulations.
• Abstract（参考訳）: 分子科学における構造ベースのモデルは入力ジオメトリに非常に敏感であり、微妙な座標摂動の下で大きなばらつきを持つ予測を与えることができる。 本稿では,予測モデルにおける不確実性を明確に抑えるコンフォーメーションを生成することによって,この障害モードを緩和するアプローチを提案する。 これを達成するために、学習埋め込みから直接、アレエータ型 \textit{and} 認識的不確かさの微分可能な推定を計算する。 次に、これらの不確実性を勾配に応じて減少させるために埋め込みを反復的にサンプリングするオプティマイザを訓練する。 我々の予測モデルは変分オートエンコーダとして構成されるので、新しい埋め込みは対応する入力に復号化することができ、それをtextit{MoleCLUEs} または (分子) 反ファクト的潜在不確実性説明をcitep{antoran 2020getting} と呼ぶ。 本稿では, 薬物特性を最大信頼度で予測するアルゴリズムと, 異種構造シミュレーションの解析結果について述べる。

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