Jun, 2021

ChemRL-GEM: 用于性质预测的几何增强分子表示学习

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TL;DR本论文提出了一种利用几何增强分子表示学习的方法，称为 GEM，通过使用基于几何的 GNN 架构和几何级别的自监督学习策略，该方法可以用来进行化学表示学习，实验表明该方法可以显著优于各种现有基线方法。
发现论文，激发创造
  • 化学反应感知分子表示学习

    该研究提出使用化学反应来辅助学习分子表示，强制规定化学方程中反应物嵌入和生成物嵌入之和相等，以保持嵌入空间的良好组织，并提高分子嵌入的泛化能力。实验结果表明，该方法在多个下游任务中获得了最先进的性能。

    Sep, 2021

  • 3D Infomax 提高了分子属性预测的 GNN 性能

    该研究提出了一种基于 2D 分子图的分子几何预训练模型，通过自监督学习方法，使其能够生成隐含的 3D 信息，显著提升各种性质的预测表现，并可跨多个不同的分子空间进行有效的迁移学习。

    Oct, 2021

  • 使用三维几何预训练分子图表示

    本研究提出了图多视角自编码（Graph Multi-View Pre-training）框架，使用自监督学习（self-supervised learning）通过 2D 拓扑和 3D 几何视图之间的对应和一致性提高了对分子图表示的学习能力，并通过实验证明其有效性高于现有的图自监督学习方法。

    Oct, 2021

  • 通过图神经网络进行分子对比学习表示

    本文介绍了 MolCLR 框架：通过图神经网络的分子对比学习，基于大规模未标记的分子数据集学习不同 iable 的表征，提供预训练和微调来有效地预测分子性质，实验结果显示该框架在分类和回归任务上显着提高了性能。

    Feb, 2021

  • 分子属性预测的自动化三维预训练

    本文提出了一个名为 3D PGT 的新颖框架，它可以在无法获得几何结构的实际应用情况下，以 2D 结构为输入预测分子属性，实验证明与各种预训练基线相比，其具有更高的准确性，效率和泛化能力。

    Jun, 2023

  • 基于几何感知的线图变换预训练用于分子性质预测

    本文提出了 Geometry-aware line graph transformer (Galformer) 预训练方法，采用 2D 和 3D 模态增强分子表示学习，通过对无标签的分子进行两个互补的预训练任务，提取出 2D 和 3D 知识，并在性质预测方面表现出优越性能。

    Sep, 2023

  • 2D 图形分析 3D 分子几何

    该论文通过提出一种基于消息传递神经网络的深度学习框架，实现从分子结构图计算分子的 3D 几何结构。实验结果表明，该方法比 RDKit 和其他深度学习方法更准确地预测了分子的 3D 几何结构，并在性质预测任务中表现出良好的性能，同时提供了一个基准数据集，可用于 3D 分子几何结构分析。

    May, 2023

  • 基于强化学习的可扩展基于碎片的三维分子设计

    本文提出了一种基于强化学习框架的分层代理方法，能够在三维空间中逐步放置分子亚结构，从而高效地学习如何建造具有不同分布的分子，包括药物样分子、有机发光二极管分子和生物分子，只利用能量考虑即可。

    Feb, 2022

  • 分层语法引导几何用于高效的分子属性预测

    通过使用可学习的分层分子语法，我们提出了一种数据高效的性质预测方法，可以从语法生成规则中生成分子，并利用次级空间的几何信息进行性质预测，从而在有限数据情况下优于其他方法。

    Sep, 2023

  • 分子构象集的学习：数据集与基准

    分子表示学习具有在药物发现和酶设计等众多生物化学应用中的显著影响。我们提出了第一个全面评估从同构体集合学习的潜力的 MoleculAR Conformer Ensemble Learning (MARCEL) 基准，并建议有前景的研究方向。我们的研究结果表明，直接从可访问的同构体空间学习可以提高各种任务和模型的性能。

    Sep, 2023