ABT-MPNN: an atom-bond transformer-based message-passing neural network for molecular property prediction
Notice bibliographique
Résumé
Graph convolutional neural networks (GCNs) have been repeatedly shown to have robust capacities for modeling graph data such as small molecules. Message-passing neural networks (MPNNs), a group of GCN variants that can learn and aggregate local information of molecules through iterative message-passing iterations, have exhibited advancements in molecular modeling and property prediction. Moreover, given the merits of Transformers in multiple artificial intelligence domains, it is desirable to combine the self-attention mechanism with MPNNs for better molecular representation. We propose an atom-bond transformer-based message-passing neural network (ABT-MPNN), to improve the molecular representation embedding process for molecular property predictions. By designing corresponding attention mechanisms in the message-passing and readout phases of the MPNN, our method provides a novel architecture that integrates molecular representations at the bond, atom and molecule levels in an end-to-end way. The experimental results across nine datasets show that the proposed ABT-MPNN outperforms or is comparable to the state-of-the-art baseline models in quantitative structure-property relationship tasks. We provide case examples of Mycobacterium tuberculosis growth inhibitors and demonstrate that our model's visualization modality of attention at the atomic level could be an insightful way to investigate molecular atoms or functional groups associated with desired biological properties. The new model provides an innovative way to investigate the effect of self-attention on chemical substructures and functional groups in molecular representation learning, which increases the interpretability of the traditional MPNN and can serve as a valuable way to investigate the mechanism of action of drugs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».