論文の概要: From molecules to scaffolds to functional groups: building context-dependent molecular representation via multi-channel learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02798v1
• Date: Sun, 5 Nov 2023 23:47:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 15:52:03.299181
• Title: From molecules to scaffolds to functional groups: building context-dependent molecular representation via multi-channel learning
• Title（参考訳）: 分子から足場から機能群へ:マルチチャネル学習による文脈依存的分子表現の構築
• Authors: Yue Wan and Jialu Wu and Tingjun Hou and Chang-Yu Hsieh and Xiaowei Jia
• Abstract要約: 本稿では分子構造における構造的階層の知識を活用する新しい学習フレームワークを提案する。 様々な分子特性ベンチマークの競合性能を示し、最先端の結果を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.756149299304981
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable molecular property prediction is essential for various scientific endeavors and industrial applications, such as drug discovery. However, the scarcity of data, combined with the highly non-linear causal relationships between physicochemical and biological properties and conventional molecular featurization schemes, complicates the development of robust molecular machine learning models. Self-supervised learning (SSL) has emerged as a popular solution, utilizing large-scale, unannotated molecular data to learn a foundational representation of chemical space that might be advantageous for downstream tasks. Yet, existing molecular SSL methods largely overlook domain-specific knowledge, such as molecular similarity and scaffold importance, as well as the context of the target application when operating over the large chemical space. This paper introduces a novel learning framework that leverages the knowledge of structural hierarchies within molecular structures, embeds them through separate pre-training tasks over distinct channels, and employs a task-specific channel selection to compose a context-dependent representation. Our approach demonstrates competitive performance across various molecular property benchmarks and establishes some state-of-the-art results. It further offers unprecedented advantages in particularly challenging yet ubiquitous scenarios like activity cliffs with enhanced robustness and generalizability compared to other baselines.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の高い分子特性予測は、様々な科学的取り組みや薬物発見などの工業的応用に不可欠である。 しかし、物理化学的・生物学的性質と従来の分子破砕法の間の非線型因果関係と組み合わさったデータ不足は、堅牢な分子機械学習モデルの開発を複雑にしている。 自己教師付き学習(SSL)は、ダウンストリームタスクに有利な化学空間の基本的な表現を学ぶために、大規模で無注釈の分子データを活用する一般的なソリューションとして登場した。 しかし、既存の分子SSL法は、分子の類似性や足場の重要性といったドメイン固有の知識や、大規模化学空間上での操作時のターゲット応用の文脈を概ね見落としている。 本稿では,分子構造における構造的階層の知識を活用し,異なるチャネル上の個別の事前学習タスクを組み込んで,コンテキスト依存の表現を構成するためのタスク固有のチャネル選択を利用する,新しい学習フレームワークを提案する。 提案手法は,様々な分子特性ベンチマークにおける競合性能を示し,最先端の成果を導出する。 さらに、他のベースラインと比較して堅牢性と一般化性が向上したアクティビティクリフのような、特に挑戦的でユビキタスなシナリオにおいて、前例のない利点を提供します。

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