論文の概要: Field-based Molecule Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15864v1
• Date: Sat, 24 Feb 2024 17:13:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 16:45:06.408294
• Title: Field-based Molecule Generation
• Title（参考訳）: フィールドベース分子生成
• Authors: Alexandru Dumitrescu, Dani Korpela, Markus Heinonen, Yogesh Verma, Valerii Iakovlev, Vikas Garg, Harri L\"ahdesm\"aki
• Abstract要約: 本稿では,本手法の柔軟性が,一般的なポイントクラウド方式よりも重要な利点をもたらすことを示す。 我々は、薬物の安全性と有効性に欠落した分子特性である光学異性体(エナンチオマー)に取り組む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.124402120798365
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: This work introduces FMG, a field-based model for drug-like molecule generation. We show how the flexibility of this method provides crucial advantages over the prevalent, point-cloud based methods, and achieves competitive molecular stability generation. We tackle optical isomerism (enantiomers), a previously omitted molecular property that is crucial for drug safety and effectiveness, and thus account for all molecular geometry aspects. We demonstrate how previous methods are invariant to a group of transformations that includes enantiomer pairs, leading them invariant to the molecular R and S configurations, while our field-based generative model captures this property.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、薬物様分子生成のためのフィールドベースモデルであるFMGを導入する。 本稿では,本手法の柔軟性が一般的なポイントクラウド法に対して重要な優位性をもたらし,分子安定性の競争力を実現する方法を示す。 我々は、薬物の安全性と有効性に欠落した分子特性である光学異性体(エナンチオマー)に取り組み、全ての分子幾何学的側面を考慮に入れている。 従来の手法が、エナンチオマー対を含む変換群に不変であり、分子RとSの構成に不変であることを示す一方、フィールドベース生成モデルは、この性質を捉えている。

関連論文リスト

• MolMiner: Transformer architecture for fragment-based autoregressive generation of molecular stories [7.366789601705544]
  生成過程の化学的妥当性、解釈可能性、可変分子サイズへの柔軟性は、計算材料設計における生成モデルに残る課題の1つである。 本稿では,分子生成を離散的かつ解釈可能なステップの列に分解する自己回帰的手法を提案する。 この結果から,本モデルでは,提案した多目的目標目標に応じて,生成分布を効果的にバイアスすることができることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-10T22:00:55Z)
• Conditional Synthesis of 3D Molecules with Time Correction Sampler [58.0834973489875]
  Time-Aware Conditional Synthesis (TACS) は拡散モデルにおける条件生成の新しい手法である。 適応的に制御されたプラグアンドプレイの"オンライン"ガイダンスを拡散モデルに統合し、サンプルを所望の特性に向けて駆動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T12:59:25Z)
• FARM: Functional Group-Aware Representations for Small Molecules [55.281754551202326]
  小型分子のための機能的グループ認識表現(FARM)について紹介する。 FARMはSMILES、自然言語、分子グラフのギャップを埋めるために設計された基礎モデルである。 MoleculeNetデータセット上でFARMを厳格に評価し、12タスク中10タスクで最先端のパフォーマンスを実現しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-02T23:04:58Z)
• SE(3)-Invariant Multiparameter Persistent Homology for Chiral-Sensitive Molecular Property Prediction [1.534667887016089]
  多パラメータ持続ホモロジー(MPPH)を用いた新しい分子指紋生成法を提案する。 この技術は、正確な分子特性予測が不可欠である薬物発見と材料科学において、かなりの重要性を持っている。 分子特性の予測における既存の最先端手法よりも優れた性能を示し,MoleculeNetベンチマークで広範囲な評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T09:33:54Z)
• Diffusing on Two Levels and Optimizing for Multiple Properties: A Novel Approach to Generating Molecules with Desirable Properties [33.2976176283611]
  本稿では,分子を望ましい性質で生成する新しい手法を提案する。 望ましい分子断片を得るため,我々は新しい電子効果に基づくフラグメンテーション法を開発した。 提案手法により生成する分子は, 従来のSOTAモデルより有効, 特異性, 新規性, Fr'echet ChemNet Distance (FCD), QED, PlogP を有することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T11:43:21Z)
• Molecule Design by Latent Space Energy-Based Modeling and Gradual Distribution Shifting [53.44684898432997]
  化学的・生物学的性質が望ましい分子の生成は、薬物発見にとって重要である。 本稿では,分子の結合分布とその特性を捉える確率的生成モデルを提案する。 本手法は種々の分子設計タスクにおいて非常に強力な性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T03:04:21Z)
• MUDiff: Unified Diffusion for Complete Molecule Generation [104.7021929437504]
  本稿では,原子の特徴,2次元離散分子構造,および3次元連続分子座標を含む分子の包括的表現を生成する新しいモデルを提案する。 拡散過程を認知するための新しいグラフトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 我々のモデルは、安定で多様な分子を設計するための有望なアプローチであり、分子モデリングの幅広いタスクに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-28T04:25:57Z)
• Molecular Attributes Transfer from Non-Parallel Data [57.010952598634944]
  分子最適化をスタイル伝達問題として定式化し、非並列データの2つのグループ間の内部差を自動的に学習できる新しい生成モデルを提案する。 毒性修飾と合成性向上という2つの分子最適化タスクの実験により,本モデルがいくつかの最先端手法を著しく上回ることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T06:10:22Z)

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。