論文の概要: FragFM: Efficient Fragment-Based Molecular Generation via Discrete Flow Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15805v1
• Date: Wed, 19 Feb 2025 07:01:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-25 15:57:28.272379
• Title: FragFM: Efficient Fragment-Based Molecular Generation via Discrete Flow Matching
• Title（参考訳）: FragFM:離散フローマッチングによる効率的なフラグメントに基づく分子生成
• Authors: Joongwon Lee, Seonghwan Kim, Wou Youn Kim,
• Abstract要約: 分子グラフ生成のためのフラグメントベースの離散フローマッチングフレームワークであるFragFMを紹介する。 FragFMは断片レベルで分子を生成し、原子レベルの詳細を再構築するために粗大から細い自己エンコード機構を利用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3345437353879254
• License:
• Abstract: We introduce FragFM, a novel fragment-based discrete flow matching framework for molecular graph generation.FragFM generates molecules at the fragment level, leveraging a coarse-to-fine autoencoding mechanism to reconstruct atom-level details. This approach reduces computational complexity while maintaining high chemical validity, enabling more efficient and scalable molecular generation. We benchmark FragFM against state-of-the-art diffusion- and flow-based models on standard molecular generation benchmarks and natural product datasets, demonstrating superior performance in validity, property control, and sampling efficiency. Notably, FragFM achieves over 99\% validity with significantly fewer sampling steps, improving scalability while preserving molecular diversity. These results highlight the potential of fragment-based generative modeling for large-scale, property-aware molecular design, paving the way for more efficient exploration of chemical space.
• Abstract（参考訳）: 分子グラフ生成のための新しいフラグメントベースの離散フローマッチングフレームワークであるFragFMを紹介する。 このアプローチは、高い化学的妥当性を維持しながら計算複雑性を低減し、より効率的でスケーラブルな分子生成を可能にする。 我々はFragFMを、標準分子生成ベンチマークや天然物データセット上での拡散・流動モデルと比較し、妥当性、特性制御、サンプリング効率の優れた性能を示す。 特に、FragFMは、サンプリングステップを著しく減らし、分子多様性を維持しながらスケーラビリティを向上させる99\%以上の妥当性を達成する。 これらの結果は、大規模で特性を考慮した分子設計のためのフラグメントベースの生成モデルの可能性を強調し、より効率的な化学空間探索の道を開いた。

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