Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-Modal Representation Learning for Molecular Property Prediction: Sequence, Graph, Geometry

論文の概要: Multi-Modal Representation Learning for Molecular Property Prediction: Sequence, Graph, Geometry

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03369v1
Date: Sun, 7 Jan 2024 02:18:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-09 19:13:59.297075
Title: Multi-Modal Representation Learning for Molecular Property Prediction: Sequence, Graph, Geometry
Title（参考訳）: 分子特性予測のためのマルチモーダル表現学習:シーケンス,グラフ,幾何学
Authors: Zeyu Wang, Tianyi Jiang, Jinhuan Wang, Qi Xuan
Abstract要約: 本稿では,分子グラフのトポロジを修飾して,原データと同じ分子接続指数を持つ拡張データを生成する新しいデータ拡張手法を提案する。データ拡張技術と組み合わせた分子接続指数は、より多くのトポロジベースの分子特性情報を保持し、より信頼性の高いデータを生成するのに役立つ。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.049566024728809
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent years have seen a rapid growth of machine learning in cheminformatics problems. In order to tackle the problem of insufficient training data in reality, more and more researchers pay attention to data augmentation technology. However, few researchers pay attention to the problem of construction rules and domain information of data, which will directly impact the quality of augmented data and the augmentation performance. While in graph-based molecular research, the molecular connectivity index, as a critical topological index, can directly or indirectly reflect the topology-based physicochemical properties and biological activities. In this paper, we propose a novel data augmentation technique that modifies the topology of the molecular graph to generate augmented data with the same molecular connectivity index as the original data. The molecular connectivity index combined with data augmentation technology helps to retain more topology-based molecular properties information and generate more reliable data. Furthermore, we adopt five benchmark datasets to test our proposed models, and the results indicate that the augmented data generated based on important molecular topology features can effectively improve the prediction accuracy of molecular properties, which also provides a new perspective on data augmentation in cheminformatics studies.
Abstract（参考訳）: 近年、ケミノマティクス問題における機械学習の急速な成長が見られる。実際のトレーニングデータ不足の問題に取り組むため、ますます多くの研究者がデータ拡張技術に注意を払っている。しかし、構築規則やデータのドメイン情報の問題に注意を払う研究者はほとんどおらず、これは拡張データの品質と拡張性能に直接影響する。グラフベースの分子研究において、臨界位相指数としての分子接続指数は、トポロジーに基づく物理化学的性質と生物活性を直接的または間接的に反映することができる。本稿では,分子グラフのトポロジを修飾して,原データと同じ分子接続指数を持つ拡張データを生成する新しいデータ拡張手法を提案する。データ拡張技術と組み合わされた分子接続指数は、トポロジーベースの分子特性情報を保持し、より信頼性の高いデータを生成するのに役立つ。さらに,提案モデルをテストするために5つのベンチマークデータセットを導入し,重要な分子トポロジ特徴に基づく拡張データが分子特性の予測精度を効果的に向上することを示すとともに,ケミノフォマティクス研究におけるデータ拡張の新たな視点を提供する。

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