En molekyls geometri, även känd som konformation, är en av en molekyls viktigaste egenskaper, som bestämmer de reaktioner den deltar i, de bindningar den bildar och de interaktioner den har med andra molekyler. Konventionella konformation genereringsmetoder minimera hand utformad molekylär kraft fält energi funktioner som inte är bra från data genom att direkt lära sig att generera molekylära konformationer ges en molekylär graf. På tre storskaliga små molekyldata, visar vi att vår metod genererar en uppsättning konformationer som i genomsnitt är mycket mer sannolikt att vara nära motsvarande referenskonformationer än de som erhålls från konventionella kraftfältsmetoder. Vår metod upprätthåller geometrisk mångfald genom att generera konformationer som inte är alltför lika varandra, och som också beräknas snabbare. Vi visar också att vår metod kan användas för att tillhandahålla initiala koordinater för konventionella kraftfältsmetoder. På en av de utvärderade dataseten visar vi att denna kombination gör det möjligt för oss att kombinera det bästa av båda metoderna, vilket ger genererade konformationer som i genomsnitt är nära mark-sanning konformationer med några mycket lika mark-sanning konformationer.
Slutligen, REF presenterade en villkorad djup generativ graf neurala nätverk för att generera molekylära konformationer ges en molekylär graf.
Molecular geometry prediction using a deep generative graph neural network
{'venue': 'Scientific Reports 9: 20381, 2019', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Physics', 'Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}