論文の概要: Broadening Discovery through Structural Models: Multimodal Combination of Local and Structural Properties for Predicting Chemical Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17986v1
• Date: Tue, 25 Feb 2025 08:53:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 15:22:46.374229
• Title: Broadening Discovery through Structural Models: Multimodal Combination of Local and Structural Properties for Predicting Chemical Features
• Title（参考訳）: 構造モデルによる発見の拡大:化学特性予測のための局所特性と構造特性のマルチモーダル結合
• Authors: Nikolai Rekut, Alexey Orlov, Klea Ziu, Elizaveta Starykh, Martin Takac, Aleksandr Beznosikov,
• Abstract要約: 本研究の目的は,指紋に特化して訓練された言語モデルを開発することである。 この言語モデルとグラフモデルを統合するバイモーダルアーキテクチャを導入する。 この統合により、従来の戦略に比べて予測性能が大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.203344899915464
• License:
• Abstract: In recent years, machine learning has profoundly reshaped the field of chemistry, facilitating significant advancements across various applications, including the prediction of molecular properties and the generation of molecular structures. Language models and graph-based models are extensively utilized within this domain, consistently achieving state-of-the-art results across an array of tasks. However, the prevailing practice of representing chemical compounds in the SMILES format -- used by most datasets and many language models -- presents notable limitations as a training data format. In contrast, chemical fingerprints offer a more physically informed representation of compounds, thereby enhancing their suitability for model training. This study aims to develop a language model that is specifically trained on fingerprints. Furthermore, we introduce a bimodal architecture that integrates this language model with a graph model. Our proposed methodology synthesizes these approaches, utilizing RoBERTa as the language model and employing Graph Isomorphism Networks (GIN), Graph Convolutional Networks (GCN) and Graphormer as graph models. This integration results in a significant improvement in predictive performance compared to conventional strategies for tasks such as Quantitative Structure-Activity Relationship (QSAR) and the prediction of nuclear magnetic resonance (NMR) spectra, among others.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械学習は化学の分野を大きく変え、分子特性の予測や分子構造の生成など、様々な応用において大きな進歩をもたらした。 言語モデルとグラフベースのモデルは、この領域内で広範囲に利用され、一連のタスクに対して一貫して最先端の結果が得られます。 しかしながら、SMILESフォーマット(ほとんどのデータセットや多くの言語モデルで使用される)で化学化合物を表現するという一般的なプラクティスは、トレーニングデータフォーマットとして注目すべき制限を示している。 対照的に、化学指紋はより物理的に情報を得た化合物の表現を提供し、モデルトレーニングへの適合性を高める。 本研究の目的は,指紋に特化して訓練された言語モデルを開発することである。 さらに,この言語モデルとグラフモデルを統合するバイモーダルアーキテクチャを導入する。 提案手法は,言語モデルとしてRoBERTaを用い,グラフ同型ネットワーク(GIN),グラフ畳み込みネットワーク(GCN),グラフモデルとしてGraphormerを用いて,これらのアプローチを合成する。 この統合により、定量的構造活性相関(QSAR)や核磁気共鳴(NMR)スペクトルの予測といったタスクの従来の戦略と比較して、予測性能が大幅に向上する。

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