論文の概要: Navigating the Design Space of Equivariant Diffusion-Based Generative
Models for De Novo 3D Molecule Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.17296v1
- Date: Fri, 29 Sep 2023 14:53:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-02 13:13:57.715310
- Title: Navigating the Design Space of Equivariant Diffusion-Based Generative
Models for De Novo 3D Molecule Generation
- Title（参考訳）: 等変拡散に基づくデ・ノボ3次元分子生成モデルの設計空間の探索
- Authors: Tuan Le, Julian Cremer, Frank No\'e, Djork-Arn\'e Clevert, Kristof
Sch\"utt
- Abstract要約: 本稿では,QM9 と GEOM-Drugs データセット上で確立されたモデルの性能を大幅に上回る EQGAT-diff モデルを提案する。
限られたトレーニングデータに適用可能な拡散モデルをさらに強化するために,大規模なPubChem3DデータセットでトレーニングされたEQGAT-diffの転送可能性を検討する。
複雑な分子の小さなデータセットの生成モデルの精度が重要となる構造に基づく薬物設計の応用が期待できる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3124513975412255
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Deep generative diffusion models are a promising avenue for de novo 3D
molecular design in material science and drug discovery. However, their utility
is still constrained by suboptimal performance with large molecular structures
and limited training data. Addressing this gap, we explore the design space of
E(3) equivariant diffusion models, focusing on previously blank spots. Our
extensive comparative analysis evaluates the interplay between continuous and
discrete state spaces. Out of this investigation, we introduce the EQGAT-diff
model, which consistently surpasses the performance of established models on
the QM9 and GEOM-Drugs datasets by a large margin. Distinctively, EQGAT-diff
takes continuous atomic positions while chemical elements and bond types are
categorical and employ a time-dependent loss weighting that significantly
increases training convergence and the quality of generated samples. To further
strengthen the applicability of diffusion models to limited training data, we
examine the transferability of EQGAT-diff trained on the large PubChem3D
dataset with implicit hydrogens to target distributions with explicit
hydrogens. Fine-tuning EQGAT-diff for a couple of iterations further pushes
state-of-the-art performance across datasets. We envision that our findings
will find applications in structure-based drug design, where the accuracy of
generative models for small datasets of complex molecules is critical.
- Abstract（参考訳）: 深部生成拡散モデル(deep generative diffusion model)は、物質科学と創薬におけるde novo 3d分子設計の有望な道である。
しかし、それらの実用性は、大きな分子構造と限られた訓練データを持つ最適以下の性能に制約されている。
このギャップに対処するため、前述した空白点に着目して、E(3)同変拡散モデルの設計空間を探索する。
我々は,連続状態空間と離散状態空間の相互作用を評価する。
本研究では,QM9 および GEOM-Drugs データセットにおける確立されたモデルの性能を常に上回る EQGAT-diff モデルを提案する。
比例的に、EQGAT-diffは、化学元素と結合タイプがカテゴリー的であり、トレーニング収束と生成サンプルの品質を著しく向上させる時間依存的な損失重み付けを用いる。
限られたトレーニングデータに対する拡散モデルの適用性をさらに高めるため,暗黙の水素を用いたPubChem3Dデータセット上でトレーニングされたEQGAT-diffの移動可能性について検討した。
数イテレーションの微調整EQGAT-diffは、データセット間の最先端のパフォーマンスをさらに押し上げる。
我々は、複雑な分子の小さなデータセットに対する生成モデルの精度が重要な構造に基づく薬物設計の応用を見出すことを期待している。
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