論文の概要: 3M-Diffusion: Latent Multi-Modal Diffusion for Language-Guided Molecular Structure Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07179v2
• Date: Wed, 02 Oct 2024 20:09:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-05 03:34:32.600041
• Title: 3M-Diffusion: Latent Multi-Modal Diffusion for Language-Guided Molecular Structure Generation
• Title（参考訳）: 3M拡散:言語誘導分子構造生成のための潜時多モード拡散
• Authors: Huaisheng Zhu, Teng Xiao, Vasant G Honavar,
• Abstract要約: 3M拡散は、新しいマルチモーダルな分子グラフ生成法である。 望ましい性質を持つ多様な、理想的には新しい分子構造を生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.55127917150268
• License:
• Abstract: Generating molecular structures with desired properties is a critical task with broad applications in drug discovery and materials design. We propose 3M-Diffusion, a novel multi-modal molecular graph generation method, to generate diverse, ideally novel molecular structures with desired properties. 3M-Diffusion encodes molecular graphs into a graph latent space which it then aligns with the text space learned by encoder-based LLMs from textual descriptions. It then reconstructs the molecular structure and atomic attributes based on the given text descriptions using the molecule decoder. It then learns a probabilistic mapping from the text space to the latent molecular graph space using a diffusion model. The results of our extensive experiments on several datasets demonstrate that 3M-Diffusion can generate high-quality, novel and diverse molecular graphs that semantically match the textual description provided.
• Abstract（参考訳）: 分子構造を望ましい性質で生成することは、薬物発見や材料設計における幅広い応用において重要な課題である。 本稿では,新しい分子グラフ生成法である3M-Diffusionを提案する。 3M-Diffusionは、分子グラフをグラフ潜在空間にエンコードし、テキスト記述からエンコーダベースのLCMで学習したテキスト空間と整合する。 その後、分子デコーダを用いて与えられたテキスト記述に基づいて分子構造と原子属性を再構成する。 その後、拡散モデルを用いてテキスト空間から潜在分子グラフ空間への確率的写像を学習する。 いくつかのデータセットに対する広範な実験の結果から、3M-拡散は、提供されたテキスト記述にセマンティックに一致する高品質で斬新で多様な分子グラフを生成できることが示された。

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