論文の概要: Adapting Differential Molecular Representation with Hierarchical Prompts for Multi-label Property Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18724v1
- Date: Wed, 29 May 2024 03:10:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 21:04:06.759744
- Title: Adapting Differential Molecular Representation with Hierarchical Prompts for Multi-label Property Prediction
- Title（参考訳）: 多ラベル特性予測のための階層型プロンプトを用いた微分分子表現の適応
- Authors: Linjia Kang, Songhua Zhou, Shuyan Fang, Shichao Liu, Wen Zhang,
- Abstract要約: 分子表現学習フレームワークHiPM(Hierarchical Prompted Molecular Representation Learning Framework)について紹介する。
HiPMは、タスク認識プロンプトを通じて、分子表現におけるタスクの差分表現を強化する。
実験により、HiPMは様々なマルチラベルデータセットにまたがって最先端のパフォーマンスを実現する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.171406201338042
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Accurate prediction of molecular properties is critical in the field of drug discovery. However, existing methods do not fully consider the fact that molecules in the real world usually possess multiple property labels, and complex high-order relationships may exist among these labels. Therefore, molecular representation learning models should generate differential molecular representations that consider multi-granularity correlation information among tasks. To this end, our research introduces a Hierarchical Prompted Molecular Representation Learning Framework (HiPM), which enhances the differential expression of tasks in molecular representations through task-aware prompts, and utilizes shared information among labels to mitigate negative transfer between different tasks. HiPM primarily consists of two core components: the Molecular Representation Encoder (MRE) and the Task-Aware Prompter (TAP). The MRE employs a hierarchical message-passing network architecture to capture molecular features at both the atomic and motif levels, while the TAP uses agglomerative hierarchical clustering to build a prompt tree that reflects the affinity and distinctiveness of tasks, enabling the model to effectively handle the complexity of multi-label property predictions. Extensive experiments demonstrate that HiPM achieves state-of-the-art performance across various multi-label datasets, offering a new perspective on multi-label molecular representation learning.
- Abstract（参考訳）: 分子特性の正確な予測は、薬物発見の分野において重要である。
しかし、既存の手法では、実世界の分子が通常複数の特性ラベルを持つという事実を完全には考慮していない。
したがって、分子表現学習モデルは、タスク間の多粒性相関情報を考慮した微分分子表現を生成する必要がある。
この目的のために,階層型プロンプト分子表現学習フレームワーク (HiPM) を導入し,タスク認識プロンプトを通じて分子表現におけるタスクの差分表現を強化し,ラベル間の共有情報を用いて異なるタスク間の負の伝達を緩和する。
HiPMは主に、分子表現エンコーダ(MRE)とタスク・アウェア・プロンプタ(TAP)の2つのコアコンポーネントで構成されている。
MREは、原子レベルとモチーフレベルの分子的特徴を捉えるために、階層的メッセージパッシングネットワークアーキテクチャを使用し、TAPは、集約的階層的クラスタリングを使用して、タスクの親和性と特異性を反映したプロンプトツリーを構築し、モデルがマルチラベルプロパティ予測の複雑さを効果的に処理できるようにする。
大規模な実験により、HiPMは様々なマルチラベルデータセットにまたがって最先端のパフォーマンスを達成し、マルチラベル分子表現学習の新しい視点を提供する。
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