論文の概要: Multi-Level Fusion Graph Neural Network for Molecule Property Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.03430v1
• Date: Fri, 04 Jul 2025 09:38:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-08 15:46:34.732118
• Title: Multi-Level Fusion Graph Neural Network for Molecule Property Prediction
• Title（参考訳）: 分子特性予測のための多層核融合グラフニューラルネットワーク
• Authors: XiaYu Liu, Hou-biao Li, Yang Liu, Chao Fan,
• Abstract要約: グラフアテンションネットワークと新しいグラフ変換器を統合したマルチレベルフュージョングラフニューラルネットワーク(MLFGNN)を提案する。 複数のベンチマークデータセットの実験により、MLFGNNは、分類タスクと回帰タスクの両方において、最先端のメソッドを一貫して上回っていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.496721948662087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate molecular property prediction is essential in drug discovery and related fields. However, existing graph neural networks (GNNs) often struggle to simultaneously capture both local and global molecular structures. In this work, we propose a Multi-Level Fusion Graph Neural Network (MLFGNN) that integrates Graph Attention Networks and a novel Graph Transformer to jointly model local and global dependencies. In addition, we incorporate molecular fingerprints as a complementary modality and introduce a mechanism of interaction between attention to adaptively fuse information across representations. Extensive experiments on multiple benchmark datasets demonstrate that MLFGNN consistently outperforms state-of-the-art methods in both classification and regression tasks. Interpretability analysis further reveals that the model effectively captures task-relevant chemical patterns, supporting the usefulness of multi-level and multi-modal fusion in molecular representation learning.
• Abstract（参考訳）: 正確な分子特性予測は、薬物発見とその関連分野において不可欠である。 しかし、既存のグラフニューラルネットワーク(GNN)は、しばしば局所的な分子構造とグローバルな分子構造の両方を同時に捉えるのに苦労する。 本研究では,グラフアテンションネットワークと新しいグラフトランスフォーマーを統合したマルチレベルフュージョングラフニューラルネットワーク(MLFGNN)を提案する。 さらに, 分子指紋を相補的モダリティとして組み込んで, 注意同士の相互作用のメカニズムを導入する。 複数のベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、MLFGNNは、分類タスクと回帰タスクの両方において、最先端の手法を一貫して上回っていることが示された。 解釈可能性分析により,本モデルが課題関連化学パターンを効果的に捕捉し,分子表現学習における多レベル・多モード融合の有用性を裏付けることが明らかとなった。

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