論文の概要: UAlign: Pushing the Limit of Template-free Retrosynthesis Prediction with Unsupervised SMILES Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00044v2
• Date: Fri, 19 Apr 2024 09:52:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-22 19:18:16.904983
• Title: UAlign: Pushing the Limit of Template-free Retrosynthesis Prediction with Unsupervised SMILES Alignment
• Title（参考訳）: UAlign: 教師なしSMILESアライメントによるテンプレートフリー再合成予測の限界を押し上げる
• Authors: Kaipeng Zeng, Bo yang, Xin Zhao, Yu Zhang, Fan Nie, Xiaokang Yang, Yaohui Jin, Yanyan Xu,
• Abstract要約: 本稿では,テンプレートのないグラフ・ツー・シーケンスパイプラインであるUAlignを紹介した。 グラフニューラルネットワークとトランスフォーマーを組み合わせることで、分子固有のグラフ構造をより効果的に活用することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.49238426241974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Motivation: Retrosynthesis planning poses a formidable challenge in the organic chemical industry. Single-step retrosynthesis prediction, a crucial step in the planning process, has witnessed a surge in interest in recent years due to advancements in AI for science. Various deep learning-based methods have been proposed for this task in recent years, incorporating diverse levels of additional chemical knowledge dependency. Results: This paper introduces UAlign, a template-free graph-to-sequence pipeline for retrosynthesis prediction. By combining graph neural networks and Transformers, our method can more effectively leverage the inherent graph structure of molecules. Based on the fact that the majority of molecule structures remain unchanged during a chemical reaction, we propose a simple yet effective SMILES alignment technique to facilitate the reuse of unchanged structures for reactant generation. Extensive experiments show that our method substantially outperforms state-of-the-art template-free and semi-template-based approaches. Importantly, our template-free method achieves effectiveness comparable to, or even surpasses, established powerful template-based methods. Scientific contribution: We present a novel graph-to-sequence template-free retrosynthesis prediction pipeline that overcomes the limitations of Transformer-based methods in molecular representation learning and insufficient utilization of chemical information. We propose an unsupervised learning mechanism for establishing product-atom correspondence with reactant SMILES tokens, achieving even better results than supervised SMILES alignment methods. Extensive experiments demonstrate that UAlign significantly outperforms state-of-the-art template-free methods and rivals or surpasses template-based approaches, with up to 5\% (top-5) and 5.4\% (top-10) increased accuracy over the strongest baseline.
• Abstract（参考訳）: モチベーション(Motivation): 再合成計画は有機化学産業において深刻な課題となる。 計画プロセスにおける重要なステップである1段階のレトロシンセシス予測は、科学のためのAIの進歩による近年の関心の高まりを目撃している。 近年, この課題に対して, 様々な深層学習手法が提案されている。 結果:本論文では,テンプレートのないグラフ・ツー・シーケンスパイプラインであるUAlignを紹介した。 グラフニューラルネットワークとトランスフォーマーを組み合わせることで、分子固有のグラフ構造をより効果的に活用することができる。 化学反応中に分子構造の大半が変化しないという事実に基づき, 反応生成のための構造変化の再利用を容易にするため, 単純かつ効果的なSMILESアライメント法を提案する。 大規模な実験により,本手法は最先端のテンプレートフリーおよび半テンプレートベースアプローチよりも大幅に優れていることが示された。 重要なことは、テンプレートフリーの手法は、確立された強力なテンプレートベースの手法に匹敵する、あるいは超える効果を達成することである。 科学的貢献: 分子表現学習におけるトランスフォーマーに基づく手法の限界を克服し, 化学情報の不十分な利用を克服する, グラフ・ツー・シーケンス・テンプレート・フリーなレトロシンセシス予測パイプラインを提案する。 本稿では,SMILESトークンと製品-原子対応性を確立するための教師なし学習機構を提案し,SMILESアライメント法よりも優れた結果が得られることを示す。 大規模な実験により、UAlignは最先端のテンプレートフリーメソッドを著しく上回り、テンプレートベースのアプローチに匹敵し、最大5\%(トップ5)と5.4\%(トップ10)の精度が最強のベースラインよりも向上した。

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