論文の概要: Learning Disentangled Equivariant Representation for Explicitly Controllable 3D Molecule Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15086v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 17:33:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:32:59.402242
• Title: Learning Disentangled Equivariant Representation for Explicitly Controllable 3D Molecule Generation
• Title（参考訳）: 明示的制御可能な3次元分子生成のための不等式表現の学習
• Authors: Haoran Liu, Youzhi Luo, Tianxiao Li, James Caverlee, Martin Renqiang Min,
• Abstract要約: テキスト特異的制御による3Dドラッグ様分子の条件生成 本稿では,E(3)-同変ワッサースタインオートエンコーダを提案し,生成モデルの潜伏空間を分子特性と3次元分子の構造的文脈の2つの相違点に分解する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.905705361297578
• License:
• Abstract: We consider the conditional generation of 3D drug-like molecules with \textit{explicit control} over molecular properties such as drug-like properties (e.g., Quantitative Estimate of Druglikeness or Synthetic Accessibility score) and effectively binding to specific protein sites. To tackle this problem, we propose an E(3)-equivariant Wasserstein autoencoder and factorize the latent space of our generative model into two disentangled aspects: molecular properties and the remaining structural context of 3D molecules. Our model ensures explicit control over these molecular attributes while maintaining equivariance of coordinate representation and invariance of data likelihood. Furthermore, we introduce a novel alignment-based coordinate loss to adapt equivariant networks for auto-regressive de-novo 3D molecule generation from scratch. Extensive experiments validate our model's effectiveness on property-guided and context-guided molecule generation, both for de-novo 3D molecule design and structure-based drug discovery against protein targets.
• Abstract（参考訳）: 薬物様特性(例えば、薬物様性の定量推定や合成アクセシビリティスコア)や特定のタンパク質部位に効果的に結合する3D薬物様分子の条件生成について検討した。 この問題に対処するために、E(3)-同変ワッサースタインオートエンコーダを提案し、生成モデルの潜在空間を分子特性と残りの3次元分子の構造的文脈の2つの非絡み合った側面に分解する。 我々のモデルは、座標表現の等式とデータ可能性の不変性を保ちながら、これらの分子特性を明示的に制御することを保証する。 さらに、スクラッチから自己回帰デノボ3D分子を生成するための同変ネットワークを適応するためのアライメントに基づく新しい座標損失を導入する。 広範囲にわたる実験により, タンパク質標的に対する脱ノボ3次元分子設計と構造に基づく薬物発見の両面において, 特性誘導分子および文脈誘導分子生成に対するモデルの有効性が検証された。

関連論文リスト

• Conditional Synthesis of 3D Molecules with Time Correction Sampler [58.0834973489875]
  Time-Aware Conditional Synthesis (TACS) は拡散モデルにおける条件生成の新しい手法である。 適応的に制御されたプラグアンドプレイの"オンライン"ガイダンスを拡散モデルに統合し、サンプルを所望の特性に向けて駆動する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-01T12:59:25Z)
• Molecule Design by Latent Space Energy-Based Modeling and Gradual Distribution Shifting [53.44684898432997]
  化学的・生物学的性質が望ましい分子の生成は、薬物発見にとって重要である。 本稿では,分子の結合分布とその特性を捉える確率的生成モデルを提案する。 本手法は種々の分子設計タスクにおいて非常に強力な性能を発揮する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-09T03:04:21Z)
• Functional-Group-Based Diffusion for Pocket-Specific Molecule Generation and Elaboration [63.23362798102195]
  ポケット特異的分子生成とエラボレーションのための機能群に基づく拡散モデルD3FGを提案する。 D3FGは分子を、剛体として定義される官能基と質量点としてのリンカーの2つのカテゴリに分解する。 実験では, より現実的な3次元構造, タンパク質標的に対する競合親和性, 薬物特性の良好な分子を生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T06:41:20Z)
• MUDiff: Unified Diffusion for Complete Molecule Generation [104.7021929437504]
  本稿では,原子の特徴,2次元離散分子構造,および3次元連続分子座標を含む分子の包括的表現を生成する新しいモデルを提案する。 拡散過程を認知するための新しいグラフトランスフォーマーアーキテクチャを提案する。 我々のモデルは、安定で多様な分子を設計するための有望なアプローチであり、分子モデリングの幅広いタスクに適用できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-28T04:25:57Z)
• 3D Equivariant Diffusion for Target-Aware Molecule Generation and Affinity Prediction [9.67574543046801]
  標的薬物設計における3D構造の導入は、他の標的のないモデルよりも優れた性能を示す。 上記の課題を解決するために,3次元同変拡散モデルを開発した。 我々のモデルは、より現実的な3D構造とタンパク質標的に対する親和性を持つ分子を生成し、再学習することなく結合親和性ランキングと予測を改善することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-06T23:01:43Z)
• DiffBP: Generative Diffusion of 3D Molecules for Target Protein Binding [51.970607704953096]
  従来の研究は通常、原子の要素タイプと3次元座標を1つずつ生成する自己回帰的な方法で原子を生成する。 現実世界の分子系では、分子全体の原子間の相互作用が大域的であり、原子間のエネルギー関数が結合する。 本研究では、標的タンパク質に基づく分子3次元構造の生成拡散モデルを構築し、非自己回帰的に全原子レベルで構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-21T07:02:15Z)
• In-Pocket 3D Graphs Enhance Ligand-Target Compatibility in Generative Small-Molecule Creation [0.0]
  本稿では,関係グラフアーキテクチャ内の3次元タンパク質-リガンド接触を符号化したグラフベース生成モデリング技術を提案する。 これらのモデルは、活性特異的な分子生成を可能にする条件付き変分オートエンコーダと、ターゲットの結合ポケット内の分子相互作用の予測を提供する配置接触生成を組み合わせる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-05T22:53:51Z)
• Equivariant Diffusion for Molecule Generation in 3D [74.289191525633]
  この研究は、ユークリッド変換に同値な3次元の分子計算生成のための拡散モデルを導入する。 提案手法は, 従来の3次元分子生成法に比べて, 生成した試料の品質と訓練時の効率を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-31T12:52:25Z)
• Generating 3D Molecules Conditional on Receptor Binding Sites with Deep Generative Models [0.0]
  本稿では,受容体結合部位に条件付き3次元分子構造を生成する深層学習システムについて述べる。 生成原子密度から有効な分子配座を構築するために原子フィッティング法と結合推論法を適用した。 この研究は、ディープラーニングによるタンパク質構造からの安定な生物活性分子のエンドツーエンド予測の扉を開く。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T15:17:24Z)
• Learning 3D Representations of Molecular Chirality with Invariance to Bond Rotations [2.17167311150369]
  3次元分子コンバータのねじれ角を処理するSE(3)不変モデルを設計する。 本研究では, 学習空間における異なる立体異性体のコンホメータを識別するコントラスト学習, キラル中心をR/Sに分類する学習, エンテロマーが円偏光でどのように回転するかの予測, タンパクポケット内のドッキングスコアによるエナンチオマーのランキングの4つのベンチマークを用いて実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-08T21:25:47Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。