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/2410.09795v5
• Date: Thu, 22 May 2025 17:19:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 14:49:20.7343
• 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: 多くの化学応用において、基底状態のコンフォメーション予測が重要である。 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: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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 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 conformations by minimizing an energy function defined on the latent mixture models of atoms, thereby significantly improving performance and interpretability. Extensive experiments demonstrate that our method consistently outperforms state-of-the-art competitors, providing a new and insightful paradigm to predict 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,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シュ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コンフォメーションを最適化し、性能と解釈可能性を大幅に向上する。 大規模実験により,本手法は最先端コンペティターを一貫して上回り,基底状態のコンフォーメーション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。

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