OTMol: Robust Molecular Structure Comparison via Optimal Transport
Notice bibliographique
Résumé
Root-mean-square deviation (RMSD) is widely used to assess structural similarity in systems ranging from flexible ligand conformers to complex molecular cluster configurations. Despite its wide utility, RMSD calculation is often challenged by inconsistent atom ordering, indistinguishable configurations in molecular clusters, and potential chirality inversion during alignment. These issues highlight the necessity of accurate atom-to-atom correspondence as a prerequisite for meaningful alignment. Traditional approaches often rely on heuristic cost matrices combined with the Hungarian algorithm, yet these methods underutilize the rich intra-molecular structural information and may fail to generalize across chemically diverse systems. In this work, we introduce OTMol, a method that formulates the molecular alignment task as a fused supervised Gromov-Wasserstein (fsGW) optimal transport problem. By leveraging the intrinsic geometric and topological relationships within each molecule, OTMol eliminates the need for manually defined cost functions and enables a principled, data-driven matching strategy. Importantly, OTMol preserves key chemical features such as molecular chirality and bond connectivity consistency. We evaluate OTMol across a wide range of molecular systems, including Adenosine triphosphate, Imatinib, lipids, small peptides, and water clusters, and demonstrate that it consistently achieves low RMSD values while preserving computational efficiency. Importantly, OTMol maintains molecular integrity by enforcing one-to-one mappings between entire molecules, thereby avoiding erroneous many-to-one alignments that often arise in comparing molecular clusters. Our results underscore the utility of optimal transport theory for molecular alignment and offer a generalizable framework applicable to structural comparison tasks in cheminformatics, molecular modeling, and related disciplines.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».