論文の概要: ControlMol: Adding Substruture Control To Molecule Diffusion Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.06659v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 14:36:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-05-27 03:27:39.882648
• Title: ControlMol: Adding Substruture Control To Molecule Diffusion Models
• Title（参考訳）: ControlMol: 分子拡散モデルにサブストラクチャ制御を追加する
• Authors: Qi Zhengyang, Liu Zijing, Zhang Jiying, Cao He, Li Yu,
• Abstract要約: 拡散モデルを用いた分子生成にサブ構造制御を加える制御Molを提案する。 本手法を2次元および3次元分子生成タスクに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.8372258697984627
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Designing new molecules is an important task in the field of pharmaceuticals. Due to the vast design space of molecules, generating molecules conditioned on a specific sub-structure relevant to a particular function or therapeutic target is a crucial task in computer-aided drug design. In this paper, we present ControlMol, which adds sub-structure control to molecule generation with diffusion models. Unlike previous methods which view this task as inpainting or conditional generation, we adopt the idea of ControlNet into conditional molecule generation and make adaptive adjustments to a pre-trained diffusion model. We apply our method to both 2D and 3D molecule generation tasks. Conditioned on randomly partitioned sub-structure data, our method outperforms previous methods by generating more valid and diverse molecules. The method is easy to implement and can be quickly applied to a variety of pre-trained molecule generation models.
• Abstract（参考訳）: 新しい分子を設計することは、医薬品分野における重要な課題である。 分子の広大な設計空間のため、特定の機能や治療対象に関連する特定のサブ構造に条件付けされた分子を生成することは、コンピュータ支援薬物設計において重要な課題である。 本稿では拡散モデルを用いて分子生成にサブ構造制御を加える制御Molを提案する。 このタスクをインペイントや条件付き生成とみなす従来の手法とは異なり、制御ネットのアイデアを条件付き分子生成に適用し、事前学習した拡散モデルに適応的な調整を行う。 本手法を2次元および3次元分子生成タスクに適用する。 ランダムに分割したサブ構造データに基づいて,本手法はより有効で多様な分子を生成することにより,従来の手法よりも優れていた。 この方法は実装が容易であり、様々な事前訓練された分子生成モデルに迅速に適用することができる。

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