論文の概要: WGFormer: An SE(3)-Transformer Driven by Wasserstein Gradient Flows for Molecular Ground-State Conformation Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09795v4
• Date: Thu, 13 Feb 2025 12:35:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-14 13:45:55.629543
• Title: WGFormer: An SE(3)-Transformer Driven by Wasserstein Gradient Flows for Molecular Ground-State Conformation Prediction
• Title（参考訳）: WGFormer:分子基底状態変換予測のためのワッサースタイン勾配流駆動SE(3)変換器
• Authors: Fanmeng Wang, Minjie Cheng, Hongteng Xu,
• Abstract要約: 分子基底状態のコンフォメーションの予測は多くの化学応用において重要である。 本稿では,エネルギーに基づくシミュレーションと学習に基づく戦略を橋渡しする,新しい効果的手法を提案する。 我々の手法は一貫して最先端の競争相手を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.18678055892153
• License:
• Abstract: Predicting molecular ground-state conformation (i.e., energy-minimized conformation) is crucial for many chemical applications such as molecular docking and property prediction. Classic energy-based simulation is time-consuming when solving this problem while existing learning-based methods have advantages in computational efficiency but sacrifice accuracy and interpretability. In this work, we propose a novel and effective method to bridge the energy-based simulation and the learning-based strategy, which designs and learns a Wasserstein gradient flow-driven SE(3)-Transformer, called WGFormer, for molecular ground-state conformation prediction. Specifically, our method tackles this task within an auto-encoding framework, which encodes low-quality conformations by the proposed WGFormer and decodes corresponding ground-state conformations by an MLP. The architecture of WGFormer corresponds to Wasserstein gradient flows -- it optimizes molecular conformations by minimizing an energy function defined on the latent mixture models of atoms, thereby significantly improving performance and interpretability. Extensive experiments show that our method consistently outperforms state-of-the-art competitors, providing a new and insightful paradigm to predict molecular ground-state conformation.
• Abstract（参考訳）: 分子ドッキングや特性予測といった多くの化学応用において、分子基底状態コンホメーション(すなわちエネルギー最小化コンホメーション)の予測が重要である。 古典的なエネルギーベースシミュレーションはこの問題を解決するのに時間を要するが、既存の学習ベースの手法は計算効率には利点があるが、精度と解釈性は犠牲である。 本研究では,WGFormer と呼ばれる Wsserstein 勾配流駆動SE(3)-Transformer を設計・学習し,分子基底状態のコンフォメーション予測を行う,エネルギーベースシミュレーションと学習ベースの戦略を橋渡しする,新しい効果的手法を提案する。 具体的には、提案したWGFormerによる低品質なコンフォメーションを符号化し、MLPによる対応する基底状態コンフォメーションをデコードする自動符号化フレームワークにおいて、この課題に対処する。 WGFormerのアーキテクチャはワッサースタイン勾配流に対応しており、原子の潜在混合モデル上で定義されるエネルギー関数を最小化することで分子配座を最適化し、性能と解釈可能性を大幅に向上する。 大規模実験により,本手法は,分子基底状態の整合性を予測するための新しい,洞察に富んだパラダイムを提供する,最先端の競合よりも一貫して優れていることが示された。

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