論文の概要: FARM: Functional Group-Aware Representations for Small Molecules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02082v1
• Date: Sun, 6 Oct 2024 21:48:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 09:05:40.811705
• Title: FARM: Functional Group-Aware Representations for Small Molecules
• Title（参考訳）: FARM: 小分子の関数型グループ認識表現
• Authors: Thao Nguyen, Kuan-Hao Huang, Ge Liu, Martin D. Burke, Ying Diao, Heng Ji,
• Abstract要約: 小型分子のための機能的グループ認識表現(FARM)について紹介する。 FARMはSMILES、自然言語、分子グラフのギャップを埋めるために設計された新しい基礎モデルである。 MoleculeNetデータセット上でFARMを厳格に評価し、12タスク中10タスクで最先端のパフォーマンスを実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.281754551202326
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Functional Group-Aware Representations for Small Molecules (FARM), a novel foundation model designed to bridge the gap between SMILES, natural language, and molecular graphs. The key innovation of FARM lies in its functional group-aware tokenization, which incorporates functional group information directly into the representations. This strategic reduction in tokenization granularity in a way that is intentionally interfaced with key drivers of functional properties (i.e., functional groups) enhances the model's understanding of chemical language, expands the chemical lexicon, more effectively bridging SMILES and natural language, and ultimately advances the model's capacity to predict molecular properties. FARM also represents molecules from two perspectives: by using masked language modeling to capture atom-level features and by employing graph neural networks to encode the whole molecule topology. By leveraging contrastive learning, FARM aligns these two views of representations into a unified molecular embedding. We rigorously evaluate FARM on the MoleculeNet dataset, where it achieves state-of-the-art performance on 10 out of 12 tasks. These results highlight FARM's potential to improve molecular representation learning, with promising applications in drug discovery and pharmaceutical research.
• Abstract（参考訳）: SMILES,自然言語,分子グラフのギャップを埋める新しい基礎モデルであるFARM(Functional Group-Aware Representations for Small Molecules)を紹介する。 FARMの鍵となる革新は、関数型グループ認識トークン化であり、関数型グループ情報を表現に直接組み込む。 この戦略的なトークン化粒度の減少は、機能的特性の主要な要因(すなわち、官能基)と意図的に相互作用し、化学言語に対するモデルの理解を高め、化学レキシコンを拡張し、SMILESと自然言語をより効果的にブリッジし、最終的に分子特性を予測する能力を向上させる。 FARMはまた、原子レベルの特徴を捉えるためにマスク付き言語モデリングを使用することと、分子トポロジ全体を符号化するためにグラフニューラルネットワークを使用することである。 対照的な学習を活用することで、FARMはこれらの2つの表現のビューを統一された分子埋め込みに整列させる。 MoleculeNetデータセット上でFARMを厳格に評価し、12タスク中10タスクで最先端のパフォーマンスを実現しています。 これらの結果は、FARMが分子表現学習を改善する可能性を浮き彫りにし、医薬品発見や薬学研究に有望な応用が期待できる。

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