論文の概要: DeepNose: An Equivariant Convolutional Neural Network Predictive Of Human Olfactory Percepts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08747v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 19:35:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 13:34:27.654257
• Title: DeepNose: An Equivariant Convolutional Neural Network Predictive Of Human Olfactory Percepts
• Title（参考訳）: DeepNose: 人間の嗅覚を予測できる同変畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Sergey Shuvaev, Khue Tran, Khristina Samoilova, Cyrille Mascart, Alexei Koulakov,
• Abstract要約: 我々は、意味的データセットから人間の知覚を予測するために畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練する。 我々のネットワークは、異なる嗅覚データセットに対して高忠実度知覚予測を提供する。 我々は,DeepNoseネットワークが3次元分子形状を用いて,人間の嗅覚に対する高品質な予測を生成できることを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9187505256430946
• License:
• Abstract: The olfactory system employs responses of an ensemble of odorant receptors (ORs) to sense molecules and to generate olfactory percepts. Here we hypothesized that ORs can be viewed as 3D spatial filters that extract molecular features relevant to the olfactory system, similarly to the spatio-temporal filters found in other sensory modalities. To build these filters, we trained a convolutional neural network (CNN) to predict human olfactory percepts obtained from several semantic datasets. Our neural network, the DeepNose, produced responses that are approximately invariant to the molecules' orientation, due to its equivariant architecture. Our network offers high-fidelity perceptual predictions for different olfactory datasets. In addition, our approach allows us to identify molecular features that contribute to specific perceptual descriptors. Because the DeepNose network is designed to be aligned with the biological system, our approach predicts distinct perceptual qualities for different stereoisomers. The architecture of the DeepNose relying on the processing of several molecules at the same time permits inferring the perceptual quality of odor mixtures. We propose that the DeepNose network can use 3D molecular shapes to generate high-quality predictions for human olfactory percepts and help identify molecular features responsible for odor quality.
• Abstract（参考訳）: 嗅覚系は、嗅覚受容体(OR)のアンサンブルの反応を利用して、分子を感知し、嗅覚を発生させる。 そこで我々は,ORを嗅覚系に関連する分子的特徴を抽出する3次元空間フィルタとみなすことができると仮定した。 これらのフィルタを構築するために、いくつかのセマンティックデータセットから得られた人間の嗅覚知覚を予測するために、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を訓練した。 私たちのニューラルネットワークであるDeepNoseは、分子の配向にほぼ不変な応答を生成しました。 我々のネットワークは、異なる嗅覚データセットに対して高忠実度知覚予測を提供する。 さらに,本手法により,特定の知覚記述子に寄与する分子的特徴を同定することができる。 DeepNoseネットワークは生体システムと整合するように設計されているため、本手法は異なる立体異性体に対して異なる知覚品質を予測できる。 DeepNoseのアーキテクチャは、複数の分子の処理に依存すると同時に、匂いの混合物の知覚的品質を推測することができる。 我々は,DeepNoseネットワークが3次元分子形状を用いて,人間の嗅覚知覚の高品質な予測を生成でき,臭気質の原因となる分子的特徴の同定を支援することを提案する。

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