論文の概要: MolPILE - large-scale, diverse dataset for molecular representation learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.18353v2
• Date: Thu, 25 Sep 2025 10:48:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-26 12:02:33.926121
• Title: MolPILE - large-scale, diverse dataset for molecular representation learning
• Title（参考訳）: MolPILE - 分子表現学習のための大規模多種多様なデータセット
• Authors: Jakub Adamczyk, Jakub Poziemski, Franciszek Job, Mateusz Król, Maciej Makowski,
• Abstract要約: MolPILEは2億2200万の化合物の大規模で多様で厳密な収集品である。 この研究はモデルトレーニングのための標準化されたリソースを提供し、分子化学におけるImageNetのようなデータセットの必要性に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The size, diversity, and quality of pretraining datasets critically determine the generalization ability of foundation models. Despite their growing importance in chemoinformatics, the effectiveness of molecular representation learning has been hindered by limitations in existing small molecule datasets. To address this gap, we present MolPILE, large-scale, diverse, and rigorously curated collection of 222 million compounds, constructed from 6 large-scale databases using an automated curation pipeline. We present a comprehensive analysis of current pretraining datasets, highlighting considerable shortcomings for training ML models, and demonstrate how retraining existing models on MolPILE yields improvements in generalization performance. This work provides a standardized resource for model training, addressing the pressing need for an ImageNet-like dataset in molecular chemistry.
• Abstract（参考訳）: 事前学習データセットのサイズ、多様性、品質は基礎モデルの一般化能力を決定的に決定する。 ケモインフォマティクスにおける重要性が増大しているにもかかわらず、分子表現学習の有効性は、既存の小さな分子データセットの制限によって妨げられている。 このギャップに対処するために、自動キュレーションパイプラインを使用して6つの大規模データベースから構築された2億2200万の化合物の大規模、多種多様な、厳密にキュレートされたコレクションである MolPILE を提示する。 本稿では,MLモデルのトレーニングにおいて,既存のモデルの再トレーニングが一般化性能の向上をもたらすことを示すとともに,既存の事前トレーニングデータセットの包括的な分析について述べる。 この研究はモデルトレーニングのための標準化されたリソースを提供し、分子化学におけるImageNetのようなデータセットの必要性に対処する。

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