論文の概要: Tokenizing 3D Molecule Structure with Quantized Spherical Coordinates

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01564v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 14:50:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:41:32.501518
• Title: Tokenizing 3D Molecule Structure with Quantized Spherical Coordinates
• Title（参考訳）: 量子化された球面座標を用いた3次元分子構造の創製
• Authors: Kaiyuan Gao, Yusong Wang, Haoxiang Guan, Zun Wang, Qizhi Pei, John E. Hopcroft, Kun He, Lijun Wu,
• Abstract要約: Mol-StrucTokは、3次元分子構造をトークン化する新しい方法である。 球面座標系において局所的な原子座標を抽出して3次元分子の線記法を設計する。 ベクトル量子化変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を用いてこれらの座標をトークン化し、生成記述子として扱う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.452581855002855
• License:
• Abstract: The application of language models (LMs) to molecular structure generation using line notations such as SMILES and SELFIES has been well-established in the field of cheminformatics. However, extending these models to generate 3D molecular structures presents significant challenges. Two primary obstacles emerge: (1) the difficulty in designing a 3D line notation that ensures SE(3)-invariant atomic coordinates, and (2) the non-trivial task of tokenizing continuous coordinates for use in LMs, which inherently require discrete inputs. To address these challenges, we propose Mol-StrucTok, a novel method for tokenizing 3D molecular structures. Our approach comprises two key innovations: (1) We design a line notation for 3D molecules by extracting local atomic coordinates in a spherical coordinate system. This notation builds upon existing 2D line notations and remains agnostic to their specific forms, ensuring compatibility with various molecular representation schemes. (2) We employ a Vector Quantized Variational Autoencoder (VQ-VAE) to tokenize these coordinates, treating them as generation descriptors. To further enhance the representation, we incorporate neighborhood bond lengths and bond angles as understanding descriptors. Leveraging this tokenization framework, we train a GPT-2 style model for 3D molecular generation tasks. Results demonstrate strong performance with significantly faster generation speeds and competitive chemical stability compared to previous methods. Further, by integrating our learned discrete representations into Graphormer model for property prediction on QM9 dataset, Mol-StrucTok reveals consistent improvements across various molecular properties, underscoring the versatility and robustness of our approach.
• Abstract（参考訳）: SMILESやSELFIESなどの線表記を用いた言語モデル(LM)の分子構造生成への応用は、ケミノフォマティクスの分野で確立されている。 しかし、これらのモデルを拡張して3次元分子構造を生成することは大きな課題である。 主な障害は、(1)SE(3)不変な原子座標を保証する3次元線記法の設計の難しさ、(2)離散入力を必要とするLMで使用する連続座標をトークン化する非自明なタスクである。 これらの課題に対処するため、3次元分子構造をトークン化する新しい手法であるMoll-StrucTokを提案する。 1) 球面座標系において局所的な原子座標を抽出して3次元分子の線記法を設計する。 この表記法は既存の2次元の線記法の上に構築され、それらの特定の形式に依存せず、様々な分子表現スキームとの整合性を確保する。 2)ベクトル量子変分オートエンコーダ(VQ-VAE)を用いてこれらの座標をトークン化し,生成記述子として扱う。 表現をさらに強化するために, 近傍の結合長と結合角を理解記述子として組み込む。 このトークン化フレームワークを利用して、3次元分子生成タスクのためのGPT-2スタイルモデルを訓練する。 その結果, 従来の手法と比較して, 生成速度と競合化学的安定性が著しく向上し, 高い性能を示した。 さらに、学習した離散表現をグラフマーモデルに統合して、QM9データセット上の特性予測を行い、様々な分子特性の一貫性のある改善を明らかにし、アプローチの汎用性と堅牢性を裏付ける。

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