MIT-fakulteten har gjort denna artikel öppet tillgänglig. Dela gärna med dig av hur denna tillgång gynnar dig. Din historia är viktig. Abstrakt. Uppgiften att lära sig en uttrycksfull molekylär representation är central för att utveckla kvantitativ strukturaktivitet och egenskapsrelationer. Traditionella metoder bygger på regler för gruppaddition, empiriska mätningar eller parametrar, eller generering av tusentals deskriptorer. I detta papper använder vi ett konvolutionellt neuralt nätverk för denna inbäddning uppgift genom att behandla molekyler som oriktade grafer med tilldelade noder och kanter. Enkla atom- och bindningsattribut används för att konstruera atomspecifika vektorer som tar hänsyn till den lokala kemiska miljön med hjälp av olika områdesradier. Genom att arbeta direkt med den fullständiga molekylära grafen finns det större möjligheter för modeller att identifiera viktiga funktioner som är relevanta för en förutsägelseuppgift. Till skillnad från andra grafbaserade metoder bevarar vår atomfeaturization rumslig information på molekylnivå som avsevärt förbättrar modellens prestanda. Våra modeller lär sig att identifiera viktiga egenskaper hos atomkluster för att förutsäga vattenlöslighet, oktanollöslighet, smältpunkt och toxicitet. Utvidgningar och begränsningar av denna strategi diskuteras. Molekylär representation. Betydelsen av en understruktur över en annan förutsätts inte, men flera understrukturer representeras av samma fingeravtrycksindex. ii) Bestämning av empiriska solutedeskriptorer. Linjära fria energirelationer är exempel på detta tillvägagångssätt. 4 I fallet med Abraham förhållanden, varje lösning beskrivs av fem empiriska parametrar, som motsvarar olika kemiska funktioner; lösningsmedel är på liknande sätt parameteriserade. Den fria energin av solvation eller någon härledd egenskap skrivs sedan som en kombination av solute-lösningsmedel interaktioner. iii) Sammanställning av många kända molekylära deskriptorer, som kan innefatta beräkning av elektroniska deskriptorer eller användning av befintliga modeller för bedömning av egendom. Det finns många programvarupaket utformade för att beräkna hundratals eller till och med tusentals deskriptorer, inklusive Dragon 5 och CDK 6 bland andra. Majoriteten av de nyligen genomförda QSAR-studierna bygger på detta tillvägagångssätt. (iv) Mindre vanligt, SMILES strängar eller InChI strängar, som är två olika metoder för att koda molekyler som en teckensekvens kan direkt användas som modellingångar. [7] [8] [9] [10] Som förväntat har de första tillvägagångssätten till andra hälften av prognosuppgiften,, inneburit enkla regressioner (t.ex. linjära, kvadratiska) 11; på grund av den höga dimensionaliteten hos vektorer, individuella egenskaper med liten effekt på den slutliga förutsägelsen är ofta nedvalda för att producera en lägre-dimensionell, mindre-parameteriserad regression. 1, 12 Dessa regressionstekniker utvecklades till mer avancerade tekniker som maskininlärning växte i popularitet, inklusive användningen av stöd vektor maskiner, slumpmässiga skogsmodeller, Bayesian nätverk, och artificiella neurala nätverk. Tillämpningen av maskininlärning på QSAR regressionsproblem har varit föremål för flera studier och utvärderingar. [13] [14] [15] [16] [17] Trots tillämpning av maskininlärningsmetoder på, har otillräcklig uppmärksamhet ägnats åt att utveckla flexibla metoder för det första steget - inbäddningsstrategin som producerar en molekylär vektor. Detta steg kan erbjuda mer utrymme för förbättring än regressionstekniken ensam. Flera viktiga understrukturer kan "kollidera" till samma fingeravtrycksindex i en ECFP 3, medan andra index kan vara irrelevanta för prognosuppgiften, eftersom det inte finns någon flexibilitet i indextilldelningen. Empiriska deskriptorer kräver antingen experimentella data, ett oöverkomligt krav på virtuell screening med hög genomströmning eller en separat QSPR-modell för att förutsäga dessa deskriptorer. Deskriptorbaserade modeller bygger på antagandet att all information som är relevant för prognosuppgiften ingår i den valda deskriptoruppsättningen, vilket begränsar möjligheten för en modell att lära sig utöver den nuvarande kemiska expertisen. Lära sig en riktig molekylär representation,, Samtidigt lära sig sin relation till förutsägelsen målet,, kan leda till överlägsen prestanda över fasta representation modeller. Lusci och Baldi beskriver återkommande neurala nätverksmodeller som behandlar molekyler som uppsättningar av oriktade, acykliska grafer efter att ha utfört lämpliga frånkopplingar. 18 Duvenaud m.fl. rapporterade ett konvolutionellt neuralt nätverk som ett differentierat (dvs. utbildningsmässigt) alternativ till cirkulära fingeravtryck. 19 Mer nyligen, Kearnes et al. rapporterade en alternativ graf konvolutionsmetod för förutsägelse av utfall i olika biologiska analyser. 20 Var och en av dessa tre metoder använder endast enkla strukturella attribut som kan beräknas baserat på det omedelbara grannskapet runt en atom med undantag av Kearnes et al., som inkluderar en uppskattning av partiell laddning. Eftersom den enda rumsliga information som är tillgänglig är grafavstånd, är information mer nära relaterad till 3D geometriska avstånd (t.ex. om en atom exponeras tillräckligt för att delta i solute-lösningsinteraktioner) förlorad. Författarna skulle
Duran m.fl. I REF föreslogs en inbäddad förökningsmetod för att lära sig nodrepresentationer.
Convolutional Embedding of Attributed Molecular Graphs for Physical Property Prediction.
{'venue': 'Journal of chemical information and modeling', 'journal': 'Journal of chemical information and modeling', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}