論文の概要: MolGraph-xLSTM: A graph-based dual-level xLSTM framework with multi-head mixture-of-experts for enhanced molecular representation and interpretability

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.18439v1
• Date: Thu, 30 Jan 2025 15:47:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-31 15:13:52.523072
• Title: MolGraph-xLSTM: A graph-based dual-level xLSTM framework with multi-head mixture-of-experts for enhanced molecular representation and interpretability
• Title（参考訳）: MolGraph-xLSTM:分子表現と解釈性向上のためのマルチヘッド混合型グラフベースデュアルレベルxLSTMフレームワーク
• Authors: Yan Sun, Yutong Lu, Yan Yi Li, Zihao Jing, Carson K. Leung, Pingzhao Hu,
• Abstract要約: MolGraph-xLSTMはグラフベースのxLSTMモデルであり、特徴抽出を強化し、分子の長距離相互作用を効果的にモデル化する。 我々のアプローチは分子グラフを原子レベルとモチーフレベルという2つのスケールで処理する。 MolGraph-xLSTMを10個の分子特性予測データセット上で検証し、分類と回帰の両方のタスクをカバーした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.858315463084084
• License:
• Abstract: Predicting molecular properties is essential for drug discovery, and computational methods can greatly enhance this process. Molecular graphs have become a focus for representation learning, with Graph Neural Networks (GNNs) widely used. However, GNNs often struggle with capturing long-range dependencies. To address this, we propose MolGraph-xLSTM, a novel graph-based xLSTM model that enhances feature extraction and effectively models molecule long-range interactions. Our approach processes molecular graphs at two scales: atom-level and motif-level. For atom-level graphs, a GNN-based xLSTM framework with jumping knowledge extracts local features and aggregates multilayer information to capture both local and global patterns effectively. Motif-level graphs provide complementary structural information for a broader molecular view. Embeddings from both scales are refined via a multi-head mixture of experts (MHMoE), further enhancing expressiveness and performance. We validate MolGraph-xLSTM on 10 molecular property prediction datasets, covering both classification and regression tasks. Our model demonstrates consistent performance across all datasets, with improvements of up to 7.03% on the BBBP dataset for classification and 7.54% on the ESOL dataset for regression compared to baselines. On average, MolGraph-xLSTM achieves an AUROC improvement of 3.18\% for classification tasks and an RMSE reduction of 3.83\% across regression datasets compared to the baseline methods. These results confirm the effectiveness of our model, offering a promising solution for molecular representation learning for drug discovery.
• Abstract（参考訳）: 分子特性の予測は薬物発見に不可欠であり、計算手法はこのプロセスを大幅に強化することができる。 分子グラフは表現学習の焦点となり、グラフニューラルネットワーク(GNN)が広く使われている。 しかしながら、GNNは長距離依存関係の取得に苦労することが多い。 そこで本稿では,特徴抽出と分子の長距離相互作用を効果的にモデル化する新しいグラフベースxLSTMモデルであるMolGraph-xLSTMを提案する。 我々のアプローチは分子グラフを原子レベルとモチーフレベルという2つのスケールで処理する。 原子レベルのグラフでは、ジャンプ知識を持つGNNベースのxLSTMフレームワークが局所的特徴を抽出し、多層情報を集約し、局所的パターンと大域的パターンの両方を効果的に捉える。 モチーフレベルグラフは、より広い分子ビューのための相補的な構造情報を提供する。 両スケールの埋め込みは、MHMoE(MHMoE)の多面的な混合により洗練され、表現性と性能がさらに向上する。 MolGraph-xLSTMを10個の分子特性予測データセット上で検証し、分類と回帰の両方のタスクをカバーした。 我々のモデルは、すべてのデータセットで一貫したパフォーマンスを示し、分類用のBBBPデータセットでは7.03%、ベースラインと比較して、回帰用のESOLデータセットでは7.54%の改善がされている。 MolGraph-xLSTMは平均して、分類タスクに対して3.18\%のAUROC改善と、ベースライン手法と比較して回帰データセット間で3.83\%のRMSE削減を実現している。 これらの結果は,本モデルの有効性を確認し,薬物発見のための分子表現学習に有望なソリューションを提供する。

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