Fugu-MT 論文翻訳(概要): GeoRecon: Graph-Level Representation Learning for 3D Molecules via Reconstruction-Based Pretraining

論文の概要: GeoRecon: Graph-Level Representation Learning for 3D Molecules via Reconstruction-Based Pretraining

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.13174v2
Date: Mon, 20 Oct 2025 00:21:40 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-25 00:56:38.40351
Title: GeoRecon: Graph-Level Representation Learning for 3D Molecules via Reconstruction-Based Pretraining
Title（参考訳）: GeoRecon:再構成による3次元分子のグラフレベル表現学習
Authors: Shaoheng Yan, Zian Li, Muhan Zhang,
Abstract要約: グラフレベルの事前学習フレームワークであるGeoReconを紹介する。 GeoReconは、より滑らかで移動可能な潜在空間を誘導しながら、幾何再構成をガイドするグラフレベルの再構築タスクを定式化する。外部の監視を頼らずに、GeoReconは一般的に、複数の分子ベンチマークのバックボーンベースラインを改善している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 34.23512730854597
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The pretraining-finetuning paradigm has powered major advances in domains such as natural language processing and computer vision, with representative examples including masked language modeling and next-token prediction. In molecular representation learning, however, pretraining tasks remain largely restricted to node-level denoising, which effectively captures local atomic environments but is often insufficient for encoding the global molecular structure critical to graph-level property prediction tasks such as energy estimation and molecular regression. To address this gap, we introduce GeoRecon, a graph-level pretraining framework that shifts the focus from individual atoms to the molecule as an integrated whole. GeoRecon formulates a graph-level reconstruction task: during pretraining, the model is trained to produce an informative graph representation that guides geometry reconstruction while inducing smoother and more transferable latent spaces. This encourages the learning of coherent, global structural features beyond isolated atomic details. Without relying on external supervision, GeoRecon generally improves over backbone baselines on multiple molecular benchmarks including QM9, MD17, MD22, and 3BPA, demonstrating the effectiveness of graph-level reconstruction for holistic and geometry-aware molecular embeddings.
Abstract（参考訳）: 事前学習ファインタニングのパラダイムは、自然言語処理やコンピュータビジョンといった領域に大きな進歩をもたらしており、マスク付き言語モデリングや次世代の予測などの代表的な例がある。しかし、分子表現学習においては、事前学習タスクは、局所的な原子環境を効果的に捉えるノードレベルの認知に限られるが、エネルギー推定や分子回帰のようなグラフレベルの特性予測タスクに不可欠なグローバルな分子構造を符号化するには不十分であることが多い。このギャップに対処するため,グラフレベルの事前学習フレームワークであるGeoReconを紹介した。 GeoReconはグラフレベルの再構築タスクを定式化し、事前訓練中に、より滑らかで移動可能な潜在空間を誘導しながら、幾何学的再構成をガイドする情報グラフ表現を生成するように訓練される。これにより、孤立した原子の詳細を超えて、コヒーレントでグローバルな構造的特徴の学習が促進される。外部の監督に頼らず、GeoReconは一般にQM9、MD17、MD22、および3BPAを含む複数の分子ベンチマークのバックボーンベースラインを改善し、全体的および幾何学的に認識された分子埋め込みに対するグラフレベルの再構成の有効性を実証する。

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