Förenklad Molecular Input Line Entry System (SMILES) är en enda rad text representation av en unik molekyl. En molekyl kan dock ha flera SMILES strängar, vilket är en anledning till att kanoniska SMILES har definierats, vilket säkerställer en en till en korrespondens mellan SMILES sträng och molekyl. Här utforskas det faktum att flera SMILES representerar samma molekyl som en teknik för dataförstärkning av ett molekylärt QSAR-dataset som modelleras av ett cellbaserat neuralt nätverk baserat på ett långtidsminne (LSTM). Den utökade datauppsättningen var 130 gånger större än originalet. Det nätverk som tränas med den utökade datasetet visar bättre prestanda på ett testset jämfört med en modell byggd med endast en kanonisk SMILES sträng per molekyl. Korrelationskoefficienten R2 på testuppsättningen förbättrades från 0,56 till 0,66 vid användning av SMILES-räkning, och rotens genomsnittliga kvadratfel (RMS) sjönk likaså från 0,62 till 0,55. Tekniken fungerar också i förutsägelsefasen. Genom att ta medelvärdet per molekyl av förutsägelserna för de uppräknade SMILES en ytterligare förbättring till en korrelationskoefficient på 0,68 och en RMS på 0,52 hittades.
Inom ramen för SMILES, Bjerrum REF tyder på att öka storleken på en datauppsättning genom att överväga flera SMILES för en molekyl är ett sätt att uppnå dataförstoring.
SMILES Enumeration as Data Augmentation for Neural Network Modeling of Molecules
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}