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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02082v2
• 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 09:05:40.807870
• 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 directly incorporates functional group information into the representations. This strategic reduction in tokenization granularity is intentionally aligned with key drivers of functional properties (i.e., functional groups), enhancing the model's understanding of chemical language. By expanding the chemical lexicon, FARM more effectively bridges SMILES and natural language, ultimately advancing 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。 このトークン化の粒度の戦略的削減は、故意に機能的特性(すなわち、機能的群)のキードライバと一致し、モデルの化学言語に対する理解を深める。 化学レキシコンを拡大することにより、FARMはSMILESと自然言語をより効果的に橋渡しし、最終的にモデルの能力を高めて分子特性を予測する。 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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