Abstract Molecular ''fingeravtryck'' kodning strukturell information är arbetshäst av cheminformatik och maskininlärning i drogupptäckt applikationer. Fingeravtrycksrepresentationer betonar dock nödvändigtvis särskilda aspekter av den molekylära strukturen samtidigt som man ignorerar andra, i stället för att låta modellen fatta datadrivna beslut. Vi beskriver molekylära grafkonvolutioner, en maskininlärning arkitektur för att lära sig från oriktade grafer, särskilt små molekyler. Graph convolutions använder en enkel kodning av de molekylära graf-atomer, bindningar, avstånd, etc.-som gör det möjligt för modellen att dra större nytta av information i grafstrukturen. Även om grafkonvolutionerna inte överträffar alla fingeravtrycksbaserade metoder utgör de (tillsammans med andra grafbaserade metoder) ett nytt paradigm i ligandbaserad virtuell screening med spännande möjligheter till framtida förbättringar.
belyser flexibiliteten i grafkonvolutionsarkitekturen, trots den modell som utför liknande fingeravtrycksbaserade metoder REF.
Molecular graph convolutions: moving beyond fingerprints
{'venue': 'Journal of Computer-Aided Molecular Design', 'journal': 'Journal of Computer-Aided Molecular Design', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}