論文の概要: MolPLA: A Molecular Pretraining Framework for Learning Cores, R-Groups and their Linker Joints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.16771v1
• Date: Tue, 30 Jan 2024 06:20:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-31 15:53:51.268038
• Title: MolPLA: A Molecular Pretraining Framework for Learning Cores, R-Groups and their Linker Joints
• Title（参考訳）: MolPLA: コアとRグループとそのリンカ関節を学習するための分子プレトレーニングフレームワーク
• Authors: Mogan Gim, Jueon Park, Soyon Park, Sanghoon Lee, Seungheun Baek, Junhyun Lee, Ngoc-Quang Nguyen, Jaewoo Kang
• Abstract要約: MolPLAはグラフ事前学習フレームワークであり、基盤となる分解可能部分の分子を理解するために対照的な学習を利用する。 MolPLAは現在の最先端モデルに匹敵する予測可能性を示す。 MolPLAは、コアとRグループのサブ構造を区別し、分子の分解可能な領域を特定し、最適化シナリオの導出に寄与する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.4071422065085
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Molecular core structures and R-groups are essential concepts in drug development. Integration of these concepts with conventional graph pre-training approaches can promote deeper understanding in molecules. We propose MolPLA, a novel pre-training framework that employs masked graph contrastive learning in understanding the underlying decomposable parts inmolecules that implicate their core structure and peripheral R-groups. Furthermore, we formulate an additional framework that grants MolPLA the ability to help chemists find replaceable R-groups in lead optimization scenarios. Experimental results on molecular property prediction show that MolPLA exhibits predictability comparable to current state-of-the-art models. Qualitative analysis implicate that MolPLA is capable of distinguishing core and R-group sub-structures, identifying decomposable regions in molecules and contributing to lead optimization scenarios by rationally suggesting R-group replacements given various query core templates. The code implementation for MolPLA and its pre-trained model checkpoint is available at https://github.com/dmis-lab/MolPLA
• Abstract（参考訳）: 分子核構造とr-基は薬物開発において不可欠な概念である。 これらの概念と従来のグラフ事前学習アプローチの統合は、分子の深い理解を促進する。 本稿では,そのコア構造と周辺r群を包含する非可逆的部分を理解するために,マスク付きグラフコントラスト学習を用いた新しい事前学習フレームワークmolplaを提案する。 さらに、MollPLAに化学者が鉛最適化シナリオで置換可能なR-群を見つけるのに役立つ追加のフレームワークを定式化する。 分子特性予測実験の結果, MolPLA は現在の最先端モデルに匹敵する予測可能性を示した。 定性的分析は、molplaがコアとrグループのサブ構造を区別し、分子内の分解可能な領域を特定し、様々なクエリコアテンプレートを与えられたrグループ置換を合理的に提案することでリード最適化シナリオに寄与できることを示唆している。 MolPLAのコード実装と事前訓練されたモデルチェックポイントはhttps://github.com/dmis-lab/MolPLAで入手できる。

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