論文の概要: Can Molecular Evolution Mechanism Enhance Molecular Representation?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15799v1
• Date: Mon, 27 Jan 2025 05:54:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:59:47.982070
• Title: Can Molecular Evolution Mechanism Enhance Molecular Representation?
• Title（参考訳）: 分子進化機構は分子表現を促進するか?
• Authors: Kun Li, Longtao Hu, Xiantao Cai, Jia Wu, Wenbin Hu,
• Abstract要約: 本稿では,分子表現のための分子進化ネットワーク(MEvoN)を提案する。 まず、少数の原子を持つ分子を用いてMEvoNを構築し、進化経路を生成する。 その後、原子レベルの変化をモデル化することで、MEvoNは分子特性への影響を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.171944363758437
• License:
• Abstract: Molecular evolution is the process of simulating the natural evolution of molecules in chemical space to explore potential molecular structures and properties. The relationships between similar molecules are often described through transformations such as adding, deleting, and modifying atoms and chemical bonds, reflecting specific evolutionary paths. Existing molecular representation methods mainly focus on mining data, such as atomic-level structures and chemical bonds directly from the molecules, often overlooking their evolutionary history. Consequently, we aim to explore the possibility of enhancing molecular representations by simulating the evolutionary process. We extract and analyze the changes in the evolutionary pathway and explore combining it with existing molecular representations. Therefore, this paper proposes the molecular evolutionary network (MEvoN) for molecular representations. First, we construct the MEvoN using molecules with a small number of atoms and generate evolutionary paths utilizing similarity calculations. Then, by modeling the atomic-level changes, MEvoN reveals their impact on molecular properties. Experimental results show that the MEvoN-based molecular property prediction method significantly improves the performance of traditional end-to-end algorithms on several molecular datasets. The code is available at https://anonymous.4open.science/r/MEvoN-7416/.
• Abstract（参考訳）: 分子進化は、化学空間における分子の自然な進化をシミュレートし、潜在的な分子構造と性質を探索する過程である。 類似した分子間の関係はしばしば、特定の進化経路を反映して、原子や化学結合の追加、削除、修飾などの変換によって説明される。 既存の分子表現法は主に原子レベルの構造や分子から直接の化学結合などの鉱業データに焦点を当てており、しばしばその進化の歴史を見下ろしている。 そこで本研究では,進化過程をシミュレートして分子表現の強化の可能性を探究する。 進化経路の変化を抽出し、解析し、既存の分子表現と組み合わせる。 そこで本研究では,分子表現のための分子進化ネットワーク(MEvoN)を提案する。 まず、少数の原子を持つ分子を用いてMEvoNを構築し、類似性計算を用いて進化経路を生成する。 その後、原子レベルの変化をモデル化することで、MEvoNは分子特性への影響を明らかにする。 実験の結果,MEvoNに基づく分子特性予測法は,複数の分子データセット上での従来のエンドツーエンドアルゴリズムの性能を著しく向上させることがわかった。 コードはhttps://anonymous.4open.science/r/MEvoN-7416/で公開されている。

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