論文の概要: 3D-GSRD: 3D Molecular Graph Auto-Encoder with Selective Re-mask Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.16780v2
• Date: Wed, 22 Oct 2025 15:39:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-25 03:08:11.849458
• Title: 3D-GSRD: 3D Molecular Graph Auto-Encoder with Selective Re-mask Decoding
• Title（参考訳）: 3D-GSRD:選択的再マスクデコードによる3D分子グラフオートエンコーダ
• Authors: Chang Wu, Zhiyuan Liu, Wen Shu, Liang Wang, Yanchen Luo, Wenqiang Lei, Yatao Bian, Junfeng Fang, Xiang Wang,
• Abstract要約: 3D-GSRDはSelective Re-mask Decodingを備えた3D Molecular Graph Auto-Encoderである。 3D-GSRDは、広く使われているMD17分子特性予測ベンチマークにおいて、8つのターゲットのうち7つのターゲットに新しい最先端技術を設定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.63838336358095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Masked graph modeling (MGM) is a promising approach for molecular representation learning (MRL).However, extending the success of re-mask decoding from 2D to 3D MGM is non-trivial, primarily due to two conflicting challenges: avoiding 2D structure leakage to the decoder, while still providing sufficient 2D context for reconstructing re-masked atoms. To address these challenges, we propose 3D-GSRD: a 3D Molecular Graph Auto-Encoder with Selective Re-mask Decoding. The core innovation of 3D-GSRD lies in its Selective Re-mask Decoding(SRD), which re-masks only 3D-relevant information from encoder representations while preserving the 2D graph structures. This SRD is synergistically integrated with a 3D Relational-Transformer(3D-ReTrans) encoder alongside a structure-independent decoder. We analyze that SRD, combined with the structure-independent decoder, enhances the encoder's role in MRL. Extensive experiments show that 3D-GSRD achieves strong downstream performance, setting a new state-of-the-art on 7 out of 8 targets in the widely used MD17 molecular property prediction benchmark. The code is released at https://github.com/WuChang0124/3D-GSRD.
• Abstract（参考訳）: マスク付きグラフモデリング(MGM)は、分子表現学習(MRL)において有望なアプローチである。 しかしながら、2Dから3D MGMへの再マスク復号の成功は、主に2D構造がデコーダに漏れることを避けながら、再マスクされた原子を再構築するのに十分な2Dコンテキストを提供するという2つの矛盾した問題のために、非自明なものである。 これらの課題に対処するため、3D-GSRD: Selective Re-mask Decodingを用いた3D Molecular Graph Auto-Encoderを提案する。 3D-GSRDの核となる革新は、Selective Re-mask Decoding(SRD)にある。 このSRDは構造に依存しないデコーダとともに3Dリレーショナルトランスフォーマー(3D-ReTrans)エンコーダと相乗的に統合される。 我々は、SRDと構造に依存しないデコーダが組み合わさって、MRLにおけるエンコーダの役割を高めることを分析した。 MD17分子特性予測ベンチマークにおいて、3D-GSRDは8つのターゲットのうち7つのターゲットに新しい最先端の状態を設定し、3D-GSRDは強力なダウンストリーム性能を達成することを示した。 コードはhttps://github.com/WuChang0124/3D-GSRDで公開されている。

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