論文の概要: Geometric-Facilitated Denoising Diffusion Model for 3D Molecule Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02683v1
• Date: Fri, 5 Jan 2024 07:29:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-08 15:47:11.179939
• Title: Geometric-Facilitated Denoising Diffusion Model for 3D Molecule Generation
• Title（参考訳）: 3次元分子生成のための幾何差分分解拡散モデル
• Authors: Can Xu, Haosen Wang, Weigang Wang, Pengfei Zheng, Hongyang Chen
• Abstract要約: 既存の拡散に基づくデノボ3次元分子生成法は2つの大きな課題に直面している。 本研究では,グローバル空間関係を完全に抽出し,高品質な表現を学習するためのDual-Track Transformer Network(DTN)を提案する。 第2の課題は、エッジを直接潜伏空間に埋め込むのではなく、トレーニング期間中に結合の形成に介入する幾何学的識別損失(GFLoss)を設計することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.82984280504958
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Denoising diffusion models have shown great potential in multiple research areas. Existing diffusion-based generative methods on de novo 3D molecule generation face two major challenges. Since majority heavy atoms in molecules allow connections to multiple atoms through single bonds, solely using pair-wise distance to model molecule geometries is insufficient. Therefore, the first one involves proposing an effective neural network as the denoising kernel that is capable to capture complex multi-body interatomic relationships and learn high-quality features. Due to the discrete nature of graphs, mainstream diffusion-based methods for molecules heavily rely on predefined rules and generate edges in an indirect manner. The second challenge involves accommodating molecule generation to diffusion and accurately predicting the existence of bonds. In our research, we view the iterative way of updating molecule conformations in diffusion process is consistent with molecular dynamics and introduce a novel molecule generation method named Geometric-Facilitated Molecular Diffusion (GFMDiff). For the first challenge, we introduce a Dual-Track Transformer Network (DTN) to fully excevate global spatial relationships and learn high quality representations which contribute to accurate predictions of features and geometries. As for the second challenge, we design Geometric-Facilitated Loss (GFLoss) which intervenes the formation of bonds during the training period, instead of directly embedding edges into the latent space. Comprehensive experiments on current benchmarks demonstrate the superiority of GFMDiff.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルは、複数の研究領域において大きな可能性を示している。 既存の拡散に基づくデノボ3次元分子生成法は2つの大きな課題に直面している。 分子内のほとんどの重原子は単一の結合を介して複数の原子と接続できるため、分子のジオメトリをモデル化するための対距離だけでは不十分である。 したがって、まず、複雑な多体間関係を捉えることができ、高品質な特徴を学習できるデノージングカーネルとして効果的なニューラルネットワークを提案する。 グラフの離散性のため、分子の主流拡散に基づく手法は、事前に定義された規則に強く依存し、間接的にエッジを生成する。 第2の課題は、分子生成を拡散に調節し、結合の存在を正確に予測することである。 本研究では,拡散過程における分子配座の反復的更新法は分子動力学と一致し,新しい分子生成法であるGeometric-Facilitated Molecular Diffusion(GFMDiff)を導入する。 第1の課題として,グローバル空間関係を完全排除し,特徴量やジオメトリの正確な予測に寄与する高品質表現を学習する,デュアルトラックトランスフォーマネットワーク(dtn)を提案する。 第2の課題として,潜在空間に直接エッジを埋め込むのではなく,トレーニング期間中に結合形成を阻害する幾何ファシリテート損失(gfloss)を設計した。 現在のベンチマークに関する総合的な実験はGFMDiffの優位性を示している。

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