Transfer Learning Graph Representations of Molecules for pKa, 13C-NMR, and Solubility
Notice bibliographique
Résumé
We explore transfer learning models from a pre-trained graph convoluntional neural network representation of molecules, obtained from SchNet, 1 to predict 13 C-NMR, pKa, and logS sol- ubility. SchNet learns a graph representation of a molecule by associating each atom with an “embedding vector” and interacts the atom-embeddings with each other by leveraging graph- convolutional filters on their interatomic distances. We pre-trained SchNet on molecular energy and demonstrate that the pre-trained atomistic embeddings can then be used as a transferable representation for a wide array of properties. On the one hand, for atomic properties such as micro-pK1 and 13 C-NMR, we investigate two models, one linear and one neural net, that inputs pre-trained atom-embeddings of a particular atom (e.g. carbon) and predicts a local property (e.g. 13 C-NMR). On the other hand, for molecular properties such as solubility, a size-extensive graph model is built using the embeddings of all atoms in the molecule as input. For all cases, qualitatively correct predictions are made with relatively little training data (<1000 training points), showcasing the ease with which pre-trained embeddings pick up on important chemical patterns. The proposed models successfully capture well-understood trends of pK1 and solu- bility. This study advances our understanding of current neural net graph representations and their capacity for transfer learning applications in chemistry.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».