論文の概要: Graph Diffusion Transformer for Multi-Conditional Molecular Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.13858v2
• Date: Tue, 7 May 2024 01:51:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 19:44:23.414474
• Title: Graph Diffusion Transformer for Multi-Conditional Molecular Generation
• Title（参考訳）: 多成分分子生成のためのグラフ拡散変換器
• Authors: Gang Liu, Jiaxin Xu, Tengfei Luo, Meng Jiang,
• Abstract要約: 多条件分子生成のためのグラフ拡散変換器(Graph DiT)を提案する。 Graph DiTには、数値的および分類的特性の表現を学ぶための条件エンコーダがある。 マルチコンディショナルポリマーと小分子生成のためのグラフDiTを広範囲に検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.58392955245203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Inverse molecular design with diffusion models holds great potential for advancements in material and drug discovery. Despite success in unconditional molecule generation, integrating multiple properties such as synthetic score and gas permeability as condition constraints into diffusion models remains unexplored. We present the Graph Diffusion Transformer (Graph DiT) for multi-conditional molecular generation. Graph DiT has a condition encoder to learn the representation of numerical and categorical properties and utilizes a Transformer-based graph denoiser to achieve molecular graph denoising under conditions. Unlike previous graph diffusion models that add noise separately on the atoms and bonds in the forward diffusion process, we propose a graph-dependent noise model for training Graph DiT, designed to accurately estimate graph-related noise in molecules. We extensively validate the Graph DiT for multi-conditional polymer and small molecule generation. Results demonstrate our superiority across metrics from distribution learning to condition control for molecular properties. A polymer inverse design task for gas separation with feedback from domain experts further demonstrates its practical utility.
• Abstract（参考訳）: 拡散モデルを用いた逆分子設計は、物質発見と薬物発見の進歩に大きな可能性を秘めている。 無条件分子生成の成功にもかかわらず、条件制約として合成スコアや気体透過性といった複数の特性を拡散モデルに組み込むことは未解明のままである。 多条件分子生成のためのグラフ拡散変換器(Graph DiT)を提案する。 Graph DiTは数値的および分類的特性の表現を学習する条件エンコーダを備えており、Transformerベースのグラフデノイザを用いて条件下での分子グラフデノイジングを実現する。 先行拡散過程における原子と結合に別々にノイズを付加する従来のグラフ拡散モデルとは異なり,分子内のグラフ関連ノイズを正確に推定するためのグラフ依存ノイズモデルを提案する。 マルチコンディショナルポリマーと小分子生成のためのグラフDiTを広範囲に検証した。 その結果、分布学習から分子特性の条件制御まで、メトリクス間の優位性を実証した。 領域の専門家からのフィードバックによるガス分離のための高分子逆設計タスクは、その実用性をさらに実証する。

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