論文の概要: Integrating Chemical Language and Molecular Graph in Multimodal Fused
Deep Learning for Drug Property Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17495v1
- Date: Fri, 29 Dec 2023 07:19:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-02 12:47:25.219301
- Title: Integrating Chemical Language and Molecular Graph in Multimodal Fused
Deep Learning for Drug Property Prediction
- Title（参考訳）: 薬物特性予測のためのマルチモーダル融合深層学習における化学言語と分子グラフの統合
- Authors: Xiaohua Lu, Liangxu Xie, Lei Xu, Rongzhi Mao, Shan Chang, Xiaojun Xu
- Abstract要約: 分子表現の異なる多モード深層学習モデルを構築した。
モノモーダルモデルと比較すると,マルチモーダルフューズドディープラーニング(MMFDL)モデルは単一モデルよりも精度,信頼性,耐雑音性に優れている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.948710779498487
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurately predicting molecular properties is a challenging but essential
task in drug discovery. Recently, many mono-modal deep learning methods have
been successfully applied to molecular property prediction. However, the
inherent limitation of mono-modal learning arises from relying solely on one
modality of molecular representation, which restricts a comprehensive
understanding of drug molecules and hampers their resilience against data
noise. To overcome the limitations, we construct multimodal deep learning
models to cover different molecular representations. We convert drug molecules
into three molecular representations, SMILES-encoded vectors, ECFP
fingerprints, and molecular graphs. To process the modal information,
Transformer-Encoder, bi-directional gated recurrent units (BiGRU), and graph
convolutional network (GCN) are utilized for feature learning respectively,
which can enhance the model capability to acquire complementary and naturally
occurring bioinformatics information. We evaluated our triple-modal model on
six molecule datasets. Different from bi-modal learning models, we adopt five
fusion methods to capture the specific features and leverage the contribution
of each modal information better. Compared with mono-modal models, our
multimodal fused deep learning (MMFDL) models outperform single models in
accuracy, reliability, and resistance capability against noise. Moreover, we
demonstrate its generalization ability in the prediction of binding constants
for protein-ligand complex molecules in the refined set of PDBbind. The
advantage of the multimodal model lies in its ability to process diverse
sources of data using proper models and suitable fusion methods, which would
enhance the noise resistance of the model while obtaining data diversity.
- Abstract（参考訳）: 正確な分子特性の予測は難しいが、薬物発見には不可欠である。
近年,分子特性予測に多くのモノモーダル深層学習法が応用されている。
しかし、モノモダル学習の固有の制限は、分子表現の1つのモダリティのみに依存することであり、薬物分子の包括的理解を制限し、データノイズに対する反発を阻害する。
この制限を克服するため,分子表現の異なるマルチモーダル深層学習モデルを構築した。
薬物分子を3つの分子表現、SMILES符号化ベクター、ECFP指紋、分子グラフに変換する。
モーダル情報処理には、トランスフォーマーエンコーダ、双方向ゲートリカレントユニット(BiGRU)、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)をそれぞれ利用し、相補的および自然的に発生する生体情報を取得するモデル能力を向上することができる。
6分子データを用いたトリプルモーダルモデルの評価を行った。
バイモーダル学習モデルと異なり、特定の特徴を捉え、各モーダル情報の寄与をよりよく活用するための5つの融合手法を採用する。
モノモーダルモデルと比較すると,マルチモーダルフューズドディープラーニング(MMFDL)モデルは単一モデルよりも精度,信頼性,耐雑音性に優れている。
さらに,PDBbindの精製集合におけるタンパク質-リガンド複合体分子の結合定数の予測における一般化能力を示す。
マルチモーダルモデルの利点は、適切なモデルと適切な融合法を用いて多様なデータソースを処理する能力にある。
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