論文の概要: Aligned Manifold Property and Topology Point Clouds for Learning Molecular Properties

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16223v1
• Date: Tue, 22 Jul 2025 04:35:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.963791
• Title: Aligned Manifold Property and Topology Point Clouds for Learning Molecular Properties
• Title（参考訳）: 分子特性学習のための配向多様体特性とトポロジー点雲
• Authors: Alexander Mihalcea,
• Abstract要約: この研究は、局所量子由来のスカラー場とカスタムトポロジカルディスクリプタを組み合わせた分子表面表現であるAMPTCRを導入する。 分子量については、AMPTCRが物理的に意味のあるデータをコードし、検証R2は0.87であることを確認した。 細菌抑制タスクでは、AMPTCRは大腸菌阻害値の分類と直接回帰の両方を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.2480439325792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Machine learning models for molecular property prediction generally rely on representations -- such as SMILES strings and molecular graphs -- that overlook the surface-local phenomena driving intermolecular behavior. 3D-based approaches often reduce surface detail or require computationally expensive SE(3)-equivariant architectures to manage spatial variance. To overcome these limitations, this work introduces AMPTCR (Aligned Manifold Property and Topology Cloud Representation), a molecular surface representation that combines local quantum-derived scalar fields and custom topological descriptors within an aligned point cloud format. Each surface point includes a chemically meaningful scalar, geodesically derived topology vectors, and coordinates transformed into a canonical reference frame, enabling efficient learning with conventional SE(3)-sensitive architectures. AMPTCR is evaluated using a DGCNN framework on two tasks: molecular weight and bacterial growth inhibition. For molecular weight, results confirm that AMPTCR encodes physically meaningful data, with a validation R^2 of 0.87. In the bacterial inhibition task, AMPTCR enables both classification and direct regression of E. coli inhibition values using Dual Fukui functions as the electronic descriptor and Morgan Fingerprints as auxiliary data, achieving an ROC AUC of 0.912 on the classification task, and an R^2 of 0.54 on the regression task. These results help demonstrate that AMPTCR offers a compact, expressive, and architecture-agnostic representation for modeling surface-mediated molecular properties.
• Abstract（参考訳）: 分子特性予測のための機械学習モデルは一般にSMILES文字列や分子グラフのような表現に依存しており、分子間挙動を駆動する表面局所現象を見渡す。 3Dベースのアプローチは、しばしば表面の細部を減らしたり、空間分散を管理するのに計算コストのかかるSE(3)-equivariantアーキテクチャを必要とする。 これらの制限を克服するために、この研究はAMPTCR(Aligned Manifold Property and Topology Cloud Representation)を導入している。 各表面点は、化学的に意味のあるスカラー、測地的に導出されたトポロジーベクトル、座標を標準参照フレームに変換し、従来のSE(3)感受性アーキテクチャによる効率的な学習を可能にする。 AMPTCRは分子量と細菌増殖抑制の2つのタスクでDGCNNフレームワークを用いて評価される。 分子量については、AMPTCRが物理的に有意なデータをコードし、検証R^2が0.87であることを確認した。 細菌抑制タスクにおいて、AMPTCRは、電子ディスクリプタとしてDual Fukui関数とMorgan Fingerprintsを補助データとして用い、分類タスクで0.912のROCAUCを達成し、レグレッションタスクでR^2を0.54のR^2を達成できる。 これらの結果は、AMPTCRが表面を介する分子特性をモデル化するためのコンパクトで表現的でアーキテクチャに依存しない表現を提供することを示すのに役立つ。

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