論文の概要: ChemHyperMag: Physics-informed magnetic hypergraph learning improves molecular ADMET prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.18332v1
- Date: Sun, 19 Jul 2026 13:33:35 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-22 19:05:05.184942
- Title: ChemHyperMag: Physics-informed magnetic hypergraph learning improves molecular ADMET prediction
- Title（参考訳）: ChemHyperMag:物理インフォームド磁気ハイパーグラフ学習は分子ADMET予測を改善する
- Authors: Hexiao Ding, Hongzhao Chen, Jing Lan, Yufeng Jiang, Zihong Luo, Zehua Xiong, Tianlong Ruan, Yunlin Mao, Nga Chun Ng, Gwing Kei Yip, Gerald W. Y. Cheng, Kate Inyoung Oh, Jing Cai, Liang-Ting Lin, Jung Sun Yoo,
- Abstract要約: 欠落ラベル下でのマルチタスクADMET予測のためのChemHyperMagを提案する。
ChemHyperMagは、環、BRICS断片、Bemis-Murcko足場、および結合から機能群ハイパーグラフを構築する。
また、電気陰性度とガスタイガー部分電荷によって導かれる電位駆動非可逆流を定義する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0980891037242295
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Accurate prediction of ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, and Toxicity) is important for drug discovery. Most predictors use undirected molecular graphs and pairwise edges. This choice misses asymmetric interactions, nonreversible dynamics, and motif level effects from functional groups and ring systems. We propose ChemHyperMag for multitask ADMET prediction under missing labels. ChemHyperMag builds a functional group hypergraph from rings, BRICS fragments, Bemis-Murcko scaffolds, and bonds. It also defines a potential driven nonreversible flow guided by electronegativity and Gasteiger partial charges. The resulting circulation is encoded by a Hermitian magnetic Laplacian and processed with a magnetic Chebyshev encoder. We perturb magnetic phases to form stochastic views and train with an InfoNCE objective. Experiments on multiple ADMET benchmarks show improvements over recent methods with fewer labeled samples and no conformers. ChemHyperMag is scalable and provides interpretable directional signals through its magnetic phases.
- Abstract（参考訳）: ADMET (Absorption, Distribution, Metabolism, Excretion, Toxicity) の正確な予測は、薬物発見に重要である。
ほとんどの予測子は、非方向の分子グラフとペアのエッジを使用する。
この選択は、非対称相互作用、非可逆力学、および関数群や環系のモチーフレベル効果を見逃す。
欠落ラベル下でのマルチタスクADMET予測のためのChemHyperMagを提案する。
ChemHyperMagは、環、BRICS断片、Bemis-Murcko足場、および結合から機能群ハイパーグラフを構築する。
また、電気陰性度とガスタイガー部分電荷によって導かれる電位駆動非可逆流を定義する。
得られた循環は、エルミート磁気ラプラシアンによって符号化され、磁気チェビシェフエンコーダで処理される。
我々は磁気位相を摂動して確率的なビューを形成し、InfoNCEの目的でトレーニングする。
複数のADMETベンチマークの実験では、ラベル付きサンプルが少なく、コンバータを含まない最近の手法よりも改善が見られた。
ChemHyperMagはスケーラブルで、磁気位相を通じて解釈可能な指向性信号を提供する。
関連論文リスト
- Magnetically generated spin-orbit coupling for ultracold atoms with slowly varying periodic driving [0.0]
振動する磁場のオンオフを適切に行うことにより、磁気誘導型SOCに生じるマイクロモーションをバイパスする方法を示す。
システムの正確なダイナミクスを考察し、全体的なダイナミクスがマイクロモーションに免疫できることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-31T15:42:09Z) - Live magnetic observation of parahydrogen hyperpolarization dynamics [0.0]
超偏極物質の状態は、典型的には間接的にのみ研究され、磁化の部分的に破壊される。
ここでは、過分極材料の複雑なダイナミクスをリアルタイムに検出するための代替モダリティとして、サブpT感度の原子磁気センサを確立する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T15:41:02Z) - Sensing of magnetic field effects in radical-pair reactions using a
quantum sensor [50.591267188664666]
特定の化学反応における磁場効果(MFE)は、過去50年間によく確立されてきた。
我々は、局所的なスピン環境とセンサーとの結合を考慮して、ラジカル対の精巧で現実的なモデルを採用する。
2つのモデル系に対して、ラジカル対とNV量子センサの弱い結合状態においても検出可能なMFEの信号を導出する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-28T12:56:15Z) - Stochastic Optimal Control for Collective Variable Free Sampling of
Molecular Transition Paths [60.254555533113674]
分子系の2つの準安定状態間の遷移経路をサンプリングする問題を考察する。
本稿では,その遷移をサンプリングする機械学習手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-27T14:01:06Z) - Graph Neural Networks for Temperature-Dependent Activity Coefficient
Prediction of Solutes in Ionic Liquids [58.720142291102135]
IL中の溶質の温度依存性無限希釈交流を予測するためのGNNを提案する。
我々は、GNNを4万以上のAC値を含むデータベース上でトレーニングし、最先端のMCMと比較する。
GNNとMCMも同様に高い予測性能を達成し、GNNはトレーニング中に考慮されていないILと溶質を含む溶液のACに対して高品質な予測を可能にする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-23T15:27:29Z) - Dispersive readout of molecular spin qudits [68.8204255655161]
複数の$d > 2$ スピン状態を持つ「巨大」スピンで表される磁性分子の物理を研究する。
動作の分散状態における出力モードの式を導出する。
キャビティ透過の測定により,クイディットのスピン状態が一意に決定できることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-29T18:00:09Z) - Chemical-Reaction-Aware Molecule Representation Learning [88.79052749877334]
本稿では,化学反応を用いて分子表現の学習を支援することを提案する。
本手法は,1) 埋め込み空間を適切に整理し, 2) 分子埋め込みの一般化能力を向上させるために有効であることが証明された。
実験結果から,本手法は様々なダウンストリームタスクにおける最先端性能を実現することが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-21T00:08:43Z) - Spin Entanglement and Magnetic Competition via Long-range Interactions
in Spinor Quantum Optical Lattices [62.997667081978825]
超低温物質中における空洞を介する長距離磁気相互作用と光学格子の効果について検討した。
競合シナリオを導入しながら,グローバルな相互作用がシステムの根底にある磁気特性を変化させていることが判明した。
これにより、量子情報目的のためのロバストなメカニズムの設計に向けた新しい選択肢が可能になる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-16T08:03:44Z) - Interference in Atomic Magnetometry [6.902863458218047]
原子磁気センサは、原子蒸気のマクロ磁気モーメントの進化をモニターする磁場の高感度検出器である。
我々は、原子磁気センサの非説明干渉効果を発見し、それが重要な系統的効果をもたらし、磁場測定の精度を著しく低下させる。
NMRの構造決定と脳電気生理学的症状の位置決定における干渉の影響を考察し,測定精度の向上に役立つことを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-12T11:35:01Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。