論文の概要: Unsupervised Learning of Molecular Embeddings for Enhanced Clustering and Emergent Properties for Chemical Compounds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.18367v1
• Date: Wed, 25 Oct 2023 18:00:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-05 13:40:58.363219
• Title: Unsupervised Learning of Molecular Embeddings for Enhanced Clustering and Emergent Properties for Chemical Compounds
• Title（参考訳）: 化合物のクラスタリングと創発性を高める分子埋め込みの教師なし学習
• Authors: Jaiveer Gill, Ratul Chakraborty, Reetham Gubba, Amy Liu, Shrey Jain, Chirag Iyer, Obaid Khwaja, Saurav Kumar
• Abstract要約: SMILESデータに基づく化合物の検出とクラスタリングのための様々な手法を提案する。 埋め込みデータを用いて化合物のグラフィカルな構造を解析し, しきい値を満たすためにベクトル探索を用いる。 また、GPT3.5を用いたベクトルデータベースに格納された自然言語記述埋め込みを用い、ベースモデルより優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6803933204362336
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The detailed analysis of molecular structures and properties holds great potential for drug development discovery through machine learning. Developing an emergent property in the model to understand molecules would broaden the horizons for development with a new computational tool. We introduce various methods to detect and cluster chemical compounds based on their SMILES data. Our first method, analyzing the graphical structures of chemical compounds using embedding data, employs vector search to meet our threshold value. The results yielded pronounced, concentrated clusters, and the method produced favorable results in querying and understanding the compounds. We also used natural language description embeddings stored in a vector database with GPT3.5, which outperforms the base model. Thus, we introduce a similarity search and clustering algorithm to aid in searching for and interacting with molecules, enhancing efficiency in chemical exploration and enabling future development of emergent properties in molecular property prediction models.
• Abstract（参考訳）: 分子構造と性質の詳細な分析は、機械学習による薬物開発発見に大きな可能性を秘めている。 分子を理解するためにモデルに創発的な特性を開発することは、新しい計算ツールで開発のための地平を広げる。 SMILESデータに基づく化合物の検出とクラスタリングのための様々な手法を提案する。 組込みデータを用いて化学化合物のグラフィカル構造を分析する最初の方法は,しきい値を満たすためにベクトル探索を用いる。 その結果, 高い濃度のクラスターが得られ, 化合物の問合せや理解において良好な結果が得られた。 また、GPT3.5を用いたベクトルデータベースに格納された自然言語記述埋め込みを用い、ベースモデルより優れていた。 そこで我々は,分子の探索と相互作用を支援する類似性探索とクラスタリングアルゴリズムを導入し,化学探索の効率を高め,分子特性予測モデルにおける創発的特性の今後の発展を可能にする。

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