論文の概要: Advancements in Molecular Property Prediction: A Survey of Single and Multimodal Approaches

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09461v2
• Date: Thu, 22 Aug 2024 07:59:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-23 12:42:26.316334
• Title: Advancements in Molecular Property Prediction: A Survey of Single and Multimodal Approaches
• Title（参考訳）: 分子特性予測の進歩:単一・マルチモーダルアプローチに関する調査
• Authors: Tanya Liyaqat, Tanvir Ahmad, Chandni Saxena,
• Abstract要約: 分子特性予測(MPP)は、薬物発見、物質科学、環境化学など様々な分野において重要な役割を担っている。 近年、化学データの指数的な成長と人工知能の進化によって、MPPの顕著な進歩が見られた。 本稿では,MPPにおける最近のAI/ベースアプローチについて考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0446041735532203
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Molecular Property Prediction (MPP) plays a pivotal role across diverse domains, spanning drug discovery, material science, and environmental chemistry. Fueled by the exponential growth of chemical data and the evolution of artificial intelligence, recent years have witnessed remarkable strides in MPP. However, the multifaceted nature of molecular data, such as molecular structures, SMILES notation, and molecular images, continues to pose a fundamental challenge in its effective representation. To address this, representation learning techniques are instrumental as they acquire informative and interpretable representations of molecular data. This article explores recent AI/-based approaches in MPP, focusing on both single and multiple modality representation techniques. It provides an overview of various molecule representations and encoding schemes, categorizes MPP methods by their use of modalities, and outlines datasets and tools available for feature generation. The article also analyzes the performance of recent methods and suggests future research directions to advance the field of MPP.
• Abstract（参考訳）: 分子特性予測(MPP)は、薬物発見、物質科学、環境化学など様々な分野において重要な役割を担っている。 化学データの指数的な成長と人工知能の進化によって、近年はMPPの顕著な進歩が見られた。 しかし、分子構造、SMILES記法、分子画像などの分子データの多面的性質は、その効果的な表現において根本的な課題となっている。 これを解決するために、表現学習技術は、分子データの情報的かつ解釈可能な表現を取得する際に有効である。 本稿では,MPPにおける最近のAI/ベースアプローチについて考察する。 様々な分子表現と符号化スキームの概要を提供し、モダリティを用いてMPPメソッドを分類し、特徴生成に利用可能なデータセットとツールを概説する。 本稿は,近年の手法の性能も分析し,MPP分野の進展に向けた今後の研究の方向性を提案する。

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