論文の概要: Graph-Theoretic Models for the Prediction of Molecular Measurements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19840v1
• Date: Tue, 21 Apr 2026 09:27:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.641176
• Title: Graph-Theoretic Models for the Prediction of Molecular Measurements
• Title（参考訳）: 分子計測の予測のためのグラフ理論モデル
• Abstract要約: 本研究は,MoneculeNetの5つのベンチマークデータセットのベースラインである$D(G)$-$(G)$モデルを評価する。 リッジ正規化、グラフ記述子の追加、物理化学的特性、グラディエントブースティングによるアンサンブル学習、ラッソ特徴選択、およびモーガン指紋と位相指標を組み合わせたハイブリッドアプローチを取り入れた体系的な拡張フレームワークが提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-theoretic approaches offer simplicity, interpretability, and low computational cost for molecular property prediction. Among these, the model proposed by Mukwembi and Nyabadza, based on the external activity $D(G)$ and internal activity $ζ(G)$ indices, achieved strong results on a small flavonoid dataset. However, its ability to generalize to larger and chemically diverse datasets has not been tested. This study evaluates the baseline $D(G)$-$ζ(G)$ polynomial model on five benchmark datasets from MoleculeNet, covering biological activity (BACE, 1,513 molecules), lipophilicity (LogP synthetic, 14,610 molecules; LogP experimental, 753 molecules), aqueous solubility (ESOL, 1,128 molecules), and hydration free energy (SAMPL, 642 molecules). The baseline model achieves an average $R^2 = 0.24$, confirming limited transferability. To address this, a systematic enhancement framework is proposed, progressively incorporating Ridge regularization, additional graph descriptors, physicochemical properties, ensemble learning with Gradient Boosting, Lasso feature selection, and a hybrid approach combining topological indices with Morgan fingerprints. The enhanced models raise the average best $R^2$ to 0.79, with individual improvements ranging from 165\% to 274\%. All improvements are statistically significant ($p < 0.001$). A direct comparison with a Graph Convolutional Network under identical experimental conditions shows that the enhanced classical models match or outperform deep learning on all five datasets. Comparison with the recent GNN+PGM hybrid of Djagba et al.\ further confirms competitiveness, with the enhanced models achieving the best results on two datasets and tying on one. The entire framework requires no GPU, trains in under five minutes, and uses only open-source tools, making it accessible for researchers in resource-limited settings.
• Abstract（参考訳）: グラフ理論のアプローチは、分子特性予測のための単純さ、解釈可能性、計算コストの低さを提供する。 これらのうち、Mukwembi と Nyabadza が提唱したモデルは、外的活動 $D(G)$ と内的活動 $\(G)$ の指標に基づいて、小さなフラボノイドデータセット上で強い結果を得た。 しかし、より大きく、化学的に多様なデータセットに一般化する能力はテストされていない。 本研究は,生物活性(BACE, 1,513分子),リポフィリシティ(LogP合成,14,610分子,LogP実験,753分子),水溶度(ESOL, 1,128分子),水和自由エネルギー(SAMPL, 642分子)の5つのベンチマークデータセットのベースラインである$D(G)$-$シュ(G)$多項式モデルを評価する。 ベースラインモデルは平均$R^2 = 0.24$を達成し、限られた転送可能性を確認する。 これを解決するために、リッジ正規化、グラフ記述子の追加、物理化学的特性、グラディエントブースティングによるアンサンブル学習、ラッソ特徴選択、およびモーガン指紋とトポロジ指標を組み合わせたハイブリッドアプローチを段階的に取り入れた体系的な拡張フレームワークが提案されている。 改良されたモデルは平均$R^2$を0.79に引き上げ、個々の改善は165\%から274\%となる。 すべての改善は統計的に重要である(p < 0.001$)。 同じ実験条件下でグラフ畳み込みネットワークと直接比較すると、拡張された古典的モデルが5つのデータセットすべてでディープラーニングにマッチするか、より優れています。 Djagba et al \の最近のGNN+PGMハイブリッドと比較すると、競合性はさらに確認されている。 フレームワーク全体がGPUを必要としないため、トレーニングは5分以内で、オープンソースツールのみを使用するため、リソース制限の設定で研究者が利用できる。

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