論文の概要: Learning Over Molecular Conformer Ensembles: Datasets and Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00115v1
• Date: Fri, 29 Sep 2023 20:06:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 06:32:12.304119
• Title: Learning Over Molecular Conformer Ensembles: Datasets and Benchmarks
• Title（参考訳）: 分子コンフォーマアンサンブルによる学習:データセットとベンチマーク
• Authors: Yanqiao Zhu, Jeehyun Hwang, Keir Adams, Zhen Liu, Bozhao Nan, Brock Stenfors, Yuanqi Du, Jatin Chauhan, Olaf Wiest, Olexandr Isayev, Connor W. Coley, Yizhou Sun, Wei Wang
• Abstract要約: コンフォーマーアンサンブルを用いた学習の可能性を徹底的に評価するための,最初のMoleculAR Conformer Ensemble Learningベンチマークを導入する。 その結果,コンバータ空間からの直接学習は,様々なタスクやモデルの性能を向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.9401235464876
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular Representation Learning (MRL) has proven impactful in numerous biochemical applications such as drug discovery and enzyme design. While Graph Neural Networks (GNNs) are effective at learning molecular representations from a 2D molecular graph or a single 3D structure, existing works often overlook the flexible nature of molecules, which continuously interconvert across conformations via chemical bond rotations and minor vibrational perturbations. To better account for molecular flexibility, some recent works formulate MRL as an ensemble learning problem, focusing on explicitly learning from a set of conformer structures. However, most of these studies have limited datasets, tasks, and models. In this work, we introduce the first MoleculAR Conformer Ensemble Learning (MARCEL) benchmark to thoroughly evaluate the potential of learning on conformer ensembles and suggest promising research directions. MARCEL includes four datasets covering diverse molecule- and reaction-level properties of chemically diverse molecules including organocatalysts and transition-metal catalysts, extending beyond the scope of common GNN benchmarks that are confined to drug-like molecules. In addition, we conduct a comprehensive empirical study, which benchmarks representative 1D, 2D, and 3D molecular representation learning models, along with two strategies that explicitly incorporate conformer ensembles into 3D MRL models. Our findings reveal that direct learning from an accessible conformer space can improve performance on a variety of tasks and models.
• Abstract（参考訳）: 分子表現学習(MRL)は、薬物発見や酵素設計などの多くの生化学的応用に影響を与えている。 グラフニューラルネットワーク(GNN)は、2次元の分子グラフや1つの3次元構造から分子表現を学ぶのに効果的であるが、既存の研究はしばしば分子の柔軟な性質を見落としている。 分子の柔軟性をよりよく考慮するため、最近の研究でmrlをアンサンブル学習問題として定式化し、コンフォーマー構造から明示的に学習することに焦点を当てている。 しかし、これらの研究のほとんどは限られたデータセット、タスク、モデルを持っている。 本研究では,コンフォーマー・アンサンブル・ラーニング(MARCEL)ベンチマークを初めて導入し,コンフォーマー・アンサンブルで学習する可能性を徹底的に評価し,有望な研究方向性を提案する。 マルセルは、有機触媒や遷移金属触媒を含む化学的に多様な分子の多様な分子および反応レベルの特性をカバーする4つのデータセットを含んでいる。 さらに,1次元,2次元,3次元の分子表現学習モデルをベンチマークし,コンフォーマアンサンブルを3次元MRLモデルに明示的に組み込む2つの戦略を総合的な実証研究として実施する。 その結果,コンバータ空間から直接学習することで,様々なタスクやモデルの性能向上が期待できることがわかった。

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