論文の概要: Human-level molecular optimization driven by mol-gene evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12910v1
• Date: Thu, 13 Jun 2024 01:06:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-23 13:15:04.288454
• Title: Human-level molecular optimization driven by mol-gene evolution
• Title（参考訳）: mol遺伝子進化によるヒトレベルの分子最適化
• Authors: Jiebin Fang, Churu Mao, Yuchen Zhu, Xiaoming Chen, Chang-Yu Hsieh, Zhongjun Ma,
• Abstract要約: 本研究では、DGMM(Deep Genetic Modification Algorithm)を導入し、薬剤師のレベルに構造変更をもたらす。 離散変分オートエンコーダ(D-VAE)は、分子を量子化符号、mol-geneとして符号化するためにDGMMで使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.409648262203544
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: De novo molecule generation allows the search for more drug-like hits across a vast chemical space. However, lead optimization is still required, and the process of optimizing molecular structures faces the challenge of balancing structural novelty with pharmacological properties. This study introduces the Deep Genetic Molecular Modification Algorithm (DGMM), which brings structure modification to the level of medicinal chemists. A discrete variational autoencoder (D-VAE) is used in DGMM to encode molecules as quantization code, mol-gene, which incorporates deep learning into genetic algorithms for flexible structural optimization. The mol-gene allows for the discovery of pharmacologically similar but structurally distinct compounds, and reveals the trade-offs of structural optimization in drug discovery. We demonstrate the effectiveness of the DGMM in several applications.
• Abstract（参考訳）: デ・ノボ分子生成は、広大な化学空間にまたがる薬物のようなヒットを探索することを可能にする。 しかし、鉛の最適化は依然として必要であり、分子構造を最適化するプロセスは、構造的新規性と薬理学的性質のバランスをとるという課題に直面している。 本研究では、DGMM(Deep Genetic Molecular Modification Algorithm)を導入し、薬剤師のレベルに構造変更をもたらす。 離散変分オートエンコーダ(D-VAE)は、分子を量子化符号、mol-geneとして符号化するためにDGMMで使用される。 mol遺伝子は薬理学的に類似しているが構造的に異なる化合物の発見を可能にし、薬物発見における構造最適化のトレードオフを明らかにする。 いくつかのアプリケーションでDGMMの有効性を示す。

関連論文リスト

• Domain-Agnostic Molecular Generation with Chemical Feedback [44.063584808910896]
  MolGenは、分子生成に特化した事前訓練された分子言語モデルである。 1億以上の分子SELFIESを再構成することで構造的および文法的な洞察を内部化する。 我々の化学フィードバックパラダイムは、モデルを分子幻覚から遠ざけ、モデルの推定確率と実世界の化学的嗜好との整合性を確保する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-26T17:52:56Z)
• Molecule optimization via multi-objective evolutionary in implicit chemical space [8.72872397589296]
  MOMOは、化学知識の学習と多目的進化探索を組み合わせた多目的分子最適化フレームワークである。 4つの多目的特性と類似性最適化タスクにおけるMOMOの性能を実証し、ケーススタディを通してMOMOの探索能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T09:09:23Z)
• MGCVAE: Multi-objective Inverse Design via Molecular Graph Conditional Variational Autoencoder [0.0]
  本研究では,デノボ設計のためのオートエンコーダに基づく分子グラフ生成モデルを提案する。 結果: MGCVAEでは25.89%の最適化された分子が生成され, MGVAEでは0.66%であった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-14T14:33:33Z)
• Molecular Attributes Transfer from Non-Parallel Data [57.010952598634944]
  分子最適化をスタイル伝達問題として定式化し、非並列データの2つのグループ間の内部差を自動的に学習できる新しい生成モデルを提案する。 毒性修飾と合成性向上という2つの分子最適化タスクの実験により,本モデルがいくつかの最先端手法を著しく上回ることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-30T06:10:22Z)
• Improving RNA Secondary Structure Design using Deep Reinforcement Learning [69.63971634605797]
  本稿では,RNA配列設計に強化学習を適用した新しいベンチマークを提案する。このベンチマークでは,目的関数を配列の二次構造における自由エネルギーとして定義する。 本稿では,これらのアルゴリズムに対して行うアブレーション解析の結果と,バッチ間でのアルゴリズムの性能を示すグラフを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-05T02:54:06Z)
• Differentiable Scaffolding Tree for Molecular Optimization [47.447362691543304]
  本稿では,離散的な化学構造を局所的な微分可能木に変換するための知識ネットワークを用いた微分可能な足場木(DST)を提案する。 実験により, 勾配に基づく分子最適化は有効であり, 試料効率が高いことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-22T01:16:22Z)
• Reinforced Molecular Optimization with Neighborhood-Controlled Grammars [63.84003497770347]
  分子最適化のためのグラフ畳み込みポリシネットワークであるMNCE-RLを提案する。 我々は、元の近傍制御された埋め込み文法を拡張して、分子グラフ生成に適用する。 提案手法は, 分子最適化タスクの多種多様さにおいて, 最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-14T05:42:15Z)
• Optimizing Molecules using Efficient Queries from Property Evaluations [66.66290256377376]
  汎用的なクエリベースの分子最適化フレームワークであるQMOを提案する。 QMOは効率的なクエリに基づいて入力分子の所望の特性を改善する。 QMOは, 有機分子を最適化するベンチマークタスクにおいて, 既存の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T18:51:18Z)
• MIMOSA: Multi-constraint Molecule Sampling for Molecule Optimization [51.00815310242277]
  生成モデルと強化学習アプローチは、最初の成功をおさめたが、複数の薬物特性を同時に最適化する上で、依然として困難に直面している。 本稿では,MultI-Constraint MOlecule SAmpling (MIMOSA)アプローチ,初期推定として入力分子を用いるサンプリングフレームワーク,ターゲット分布からのサンプル分子を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-05T20:18:42Z)
• Molecular Design in Synthetically Accessible Chemical Space via Deep Reinforcement Learning [0.0]
  既存の生成法は、最適化中に分子特性の分布を好適にシフトできる能力に制限されていると論じる。 本稿では,分子設計のための新しい強化学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-29T16:29:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。