論文の概要: Navigating Chemical Space with Latent Flows

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03987v2
• Date: Wed, 8 May 2024 01:34:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 11:24:40.985370
• Title: Navigating Chemical Space with Latent Flows
• Title（参考訳）: 潜流による化学空間の航行
• Authors: Guanghao Wei, Yining Huang, Chenru Duan, Yue Song, Yuanqi Du,
• Abstract要約: 本稿では,分子生成モデルによって学習された潜伏空間をフローを通して移動させることにより,化学空間を横断する新しいフレームワークであるChemFlowを提案する。 我々は,分子操作におけるChemFlowの有効性と,教師なしおよび教師なしの両方の分子発見条件下での単目的および多目的最適化タスクの有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.95884505685799
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress of deep generative models in the vision and language domain has stimulated significant interest in more structured data generation such as molecules. However, beyond generating new random molecules, efficient exploration and a comprehensive understanding of the vast chemical space are of great importance to molecular science and applications in drug design and materials discovery. In this paper, we propose a new framework, ChemFlow, to traverse chemical space through navigating the latent space learned by molecule generative models through flows. We introduce a dynamical system perspective that formulates the problem as learning a vector field that transports the mass of the molecular distribution to the region with desired molecular properties or structure diversity. Under this framework, we unify previous approaches on molecule latent space traversal and optimization and propose alternative competing methods incorporating different physical priors. We validate the efficacy of ChemFlow on molecule manipulation and single- and multi-objective molecule optimization tasks under both supervised and unsupervised molecular discovery settings. Codes and demos are publicly available on GitHub at https://github.com/garywei944/ChemFlow.
• Abstract（参考訳）: ビジョンと言語領域における深層生成モデルの最近の進歩は、分子のようなより構造化されたデータ生成に大きな関心を喚起している。 しかし、新しいランダム分子の生成、効率的な探索、広大な化学空間の包括的理解は、分子科学と薬物設計および物質発見への応用において非常に重要である。 本稿では,分子生成モデルによって学習された潜伏空間をフローを通してナビゲートすることで,化学空間を横断する新しいフレームワークであるChemFlowを提案する。 分子分布の質量を所望の分子特性や構造多様性を持つ領域へ輸送するベクトル場を学習するために問題を定式化する力学系の観点を導入する。 本枠組みでは, 分子潜在空間トラバーサルと最適化に関する従来のアプローチを統一し, 異なる物理項を組み込んだ競合手法を提案する。 分子操作におけるChemFlowの有効性と,分子探索と教師なしの両方の条件下での単目的および多目的分子最適化タスクの有効性を検証した。 コードとデモはGitHubでhttps://github.com/garywei944/ChemFlowで公開されている。

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