論文の概要: Knowledge-aware contrastive heterogeneous molecular graph learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11711v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 11:53:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:14:33.439703
• Title: Knowledge-aware contrastive heterogeneous molecular graph learning
• Title（参考訳）: 知識を考慮した異種分子グラフ学習
• Authors: Mukun Chen, Jia Wu, Shirui Pan, Fu Lin, Bo Du, Xiuwen Gong, Wenbin Hu,
• Abstract要約: 分子グラフを不均一な分子グラフ学習(KCHML)に符号化するパラダイムシフトを提案する。 KCHMLは、不均一な分子グラフと二重メッセージパッシング機構によって強化された3つの異なるグラフビュー-分子、元素、薬理学-を通して分子を概念化する。 この設計は、プロパティ予測やドラッグ・ドラッグ・インタラクション(DDI)予測などの下流タスクに対する包括的な表現を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.94721384862699
• License:
• Abstract: Molecular representation learning is pivotal in predicting molecular properties and advancing drug design. Traditional methodologies, which predominantly rely on homogeneous graph encoding, are limited by their inability to integrate external knowledge and represent molecular structures across different levels of granularity. To address these limitations, we propose a paradigm shift by encoding molecular graphs into heterogeneous structures, introducing a novel framework: Knowledge-aware Contrastive Heterogeneous Molecular Graph Learning (KCHML). This approach leverages contrastive learning to enrich molecular representations with embedded external knowledge. KCHML conceptualizes molecules through three distinct graph views-molecular, elemental, and pharmacological-enhanced by heterogeneous molecular graphs and a dual message-passing mechanism. This design offers a comprehensive representation for property prediction, as well as for downstream tasks such as drug-drug interaction (DDI) prediction. Extensive benchmarking demonstrates KCHML's superiority over state-of-the-art molecular property prediction models, underscoring its ability to capture intricate molecular features.
• Abstract（参考訳）: 分子表現学習は、分子特性の予測と薬物設計の進歩に重要である。 従来の方法論は、主に均質グラフの符号化に依存しているが、外部知識を統合することができず、異なるレベルの粒度の分子構造を表現することができないため、制限されている。 これらの制約に対処するため、分子グラフを異種構造に符号化し、新しいフレームワークKCHML(Knowledge-aware Conterogeneous Molecular Graph Learning)を提案する。 このアプローチは、コントラスト学習を利用して、外部知識を組み込んだ分子表現を豊かにする。 KCHMLは、不均一な分子グラフと二重メッセージパッシング機構によって強化された3つの異なるグラフビュー-分子、元素、薬理学-を通して分子を概念化する。 この設計は、プロパティ予測やドラッグ・ドラッグ・インタラクション(DDI)予測などの下流タスクに対する包括的な表現を提供する。 大規模なベンチマークは、KCHMLが最先端の分子特性予測モデルよりも優れていることを示している。

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