Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quantum-Inspired Machine Learning for Molecular Docking

論文の概要: Quantum-Inspired Machine Learning for Molecular Docking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.12999v2
Date: Thu, 22 Feb 2024 02:56:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-23 17:50:06.032473
Title: Quantum-Inspired Machine Learning for Molecular Docking
Title（参考訳）: 量子インスパイアされた機械学習による分子ドッキング
Authors: Runqiu Shu, Bowen Liu, Zhaoping Xiong, Xiaopeng Cui, Yunting Li, Wei Cui, Man-Hong Yung and Nan Qiao
Abstract要約: 分子ドッキングは、構造に基づく薬物設計において重要なツールであり、薬物開発効率を向上する。結合部位やコンホメーションの探索による従来のドッキングは計算が複雑であり、盲点ドッキングでは不十分である。量子特性と空間最適化問題を組み合わせた量子インスピレーションアルゴリズムを提案する。本手法は従来のドッキングアルゴリズムとディープラーニングに基づくアルゴリズムを10%以上上回る性能を示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.16729372551085
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Molecular docking is an important tool for structure-based drug design, accelerating the efficiency of drug development. Complex and dynamic binding processes between proteins and small molecules require searching and sampling over a wide spatial range. Traditional docking by searching for possible binding sites and conformations is computationally complex and results poorly under blind docking. Quantum-inspired algorithms combining quantum properties and annealing show great advantages in solving combinatorial optimization problems. Inspired by this, we achieve an improved in blind docking by using quantum-inspired combined with gradients learned by deep learning in the encoded molecular space. Numerical simulation shows that our method outperforms traditional docking algorithms and deep learning-based algorithms over 10\%. Compared to the current state-of-the-art deep learning-based docking algorithm DiffDock, the success rate of Top-1 (RMSD<2) achieves an improvement from 33\% to 35\% in our same setup. In particular, a 6\% improvement is realized in the high-precision region(RMSD<1) on molecules data unseen in DiffDock, which demonstrates the well-generalized of our method.
Abstract（参考訳）: 分子ドッキングは構造に基づく薬物設計の重要なツールであり、薬物開発効率を加速する。タンパク質と小さな分子の間の複雑な動的結合プロセスは、広い空間範囲で探索とサンプリングを必要とする。結合部位やコンホメーションの探索による従来のドッキングは計算が複雑であり、盲点ドッキングでは不十分である。量子特性とアニールを組み合わせた量子インスピレーションアルゴリズムは組合せ最適化問題の解法において大きな利点を示す。これにより、量子インスパイアされたドッキングと、エンコードされた分子空間でディープラーニングによって学習された勾配を組み合わせることで、ブラインドドッキングが改善された。数値シミュレーションにより,本手法は従来のドッキングアルゴリズムや深層学習に基づくアルゴリズムを10 %以上上回ることがわかった。現在のディープラーニングベースのドッキングアルゴリズムであるdiffdockと比較して、top-1(rmsd<2)の成功率は、同じセットアップで33\%から35\%に向上した。特に、diffdockで検出されていない分子データに対して、高精度領域(rmsd<1)において6\%改善を実現し、この方法の一般化を実証する。

関連論文リスト

GNNAS-Dock: Budget Aware Algorithm Selection with Graph Neural Networks for Molecular Docking [0.0]
本稿では,新しいグラフネットワーク(GNN)を用いた分子ドッキングのための自動アルゴリズム選択システムであるGNNASDockを紹介する。 GNNは、状況とタンパク質の両方の複雑な構造データを処理できる。これらは、異なる条件下での様々なドッキングアルゴリズムの性能を予測するために、固有のグラフのような特性の恩恵を受ける。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-19T16:01:54Z)
Quantum molecular docking with quantum-inspired algorithm [4.959284967789063]
本稿ではQAに着想を得た新しい量子分子ドッキング(QMD)手法を提案する。我々は2つのバイナリ符号化法を構築し、指数的にビット数を減らした自由度を効率的に識別する。我々は,QMDが検索ベースであるAuto VinaとディープラーニングのDIFFDOCKに対して,再ドッキングと自己ドッキングの両方のシナリオで優位性を示したことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-12T06:24:45Z)
Multi-scale Iterative Refinement towards Robust and Versatile Molecular Docking [17.28573902701018]
分子ドッキング(英: molecular docking)は、小分子のタンパク質標的への結合コンホメーションを予測するために使われる重要な計算ツールである。我々は、効率的な分子ドッキング用に設計された堅牢で汎用的なフレームワークであるDeltaDockを紹介する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-11-30T14:09:20Z)
Molecular docking via quantum approximate optimization algorithm [1.2406403248205282]
分子ドッキングは、薬物発見と精密医療において重要な役割を担い、タンパク質の機能を理解し、新しい治療法を進歩させることができる。本稿では,量子コンピュータ上での反断熱駆動とQAOAを利用するディジタルカウンタ型量子近似最適化アルゴリズム(DC-QAOA)を提案する。我々の発見は、薬物発見における量子コンピューティングの可能性を強調し、タンパク質リガンドドッキングプロセスを最適化するための貴重な洞察を提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-08T07:25:34Z)
Optimization of a Hydrodynamic Computational Reservoir through Evolution [58.720142291102135]
我々は,スタートアップが開発中の流体力学系のモデルと,計算貯水池としてインターフェースする。我々は、進化探索アルゴリズムを用いて、読み出し時間と入力を波の振幅や周波数にどのようにマッピングするかを最適化した。この貯水池システムに進化的手法を適用することで、手作業パラメータを用いた実装と比較して、XNORタスクの分離性が大幅に向上した。
論文参考訳（メタデータ） (2023-04-20T19:15:02Z)
D4FT: A Deep Learning Approach to Kohn-Sham Density Functional Theory [79.50644650795012]
コーンシャム密度汎関数論(KS-DFT)を解くための深層学習手法を提案する。このような手法はSCF法と同じ表現性を持つが,計算複雑性は低下する。さらに,本手法により,より複雑なニューラルベース波動関数の探索が可能となった。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-01T10:38:10Z)
Deep Surrogate Docking: Accelerating Automated Drug Discovery with Graph Neural Networks [0.9785311158871759]
本稿では,ディープラーニングに基づくサロゲートモデリングを適用し,ドッキングプロセスを大幅に高速化するフレームワークであるDeep Surrogate Docking(DSD)を紹介する。我々は、DSDワークフローとFiLMv2アーキテクチャを組み合わせることで、分子スクリーニングにおける9.496倍の高速化と3%のリコールエラー率が得られることを示した。
論文参考訳（メタデータ） (2022-11-04T19:36:02Z)
A single $T$-gate makes distribution learning hard [56.045224655472865]
この研究は、局所量子回路の出力分布の学習可能性に関する広範な評価を提供する。ハイブリッド量子古典アルゴリズムを含む多種多様な学習アルゴリズムにおいて、深度$d=omega(log(n))$ Clifford回路に関連する生成的モデリング問題さえも困難であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-07T08:04:15Z)
Improving RNA Secondary Structure Design using Deep Reinforcement Learning [69.63971634605797]
本稿では,RNA配列設計に強化学習を適用した新しいベンチマークを提案する。このベンチマークでは,目的関数を配列の二次構造における自由エネルギーとして定義する。本稿では,これらのアルゴリズムに対して行うアブレーション解析の結果と,バッチ間でのアルゴリズムの性能を示すグラフを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-05T02:54:06Z)
Guiding Deep Molecular Optimization with Genetic Exploration [79.50698140997726]
本稿では,深層ニューラルネットワーク(DNN)を訓練し,高次分子を生成する,遺伝的専門家誘導学習(GEGL)を提案する。大規模な実験により、GEGLは最先端の手法よりも大幅に改善されていることが示された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-04T05:01:26Z)
APQ: Joint Search for Network Architecture, Pruning and Quantization Policy [49.3037538647714]
本稿では,リソース制約のあるハードウェア上での効率的なディープラーニング推論のためのAPQを提案する。ニューラルアーキテクチャ、プルーニングポリシー、量子化ポリシーを別々に検索する従来の方法とは異なり、我々はそれらを共同で最適化する。同じ精度で、APQはMobileNetV2+HAQよりもレイテンシ/エネルギーを2倍/1.3倍削減する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-06-15T16:09:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。