MiDi: Mixed Graph and 3D Denoising Diffusion for Molecule Generation

要約

この作業では、分子グラフと対応する 3D 配座異性体を共同で生成するための拡散モデルである MiDi を紹介します。
定義済みのルールを使用してコンフォメーションから分子結合を導出する既存のモデルとは対照的に、MiDi はエンドツーエンドの微分可能なモデルで分子生成プロセスを合理化します。
実験結果は、このアプローチの利点を示しています。複雑な GEOM-DRUGS データセットでは、モデルは 3D ベースのモデルよりもはるかに優れた分子グラフを生成し、有効性のために結合順序を直接最適化する特殊なアルゴリズムを凌駕しています。
コードは github.com/cvignac/MiDi で入手できます。

要約(オリジナル)

This work introduces MiDi, a diffusion model for jointly generating molecular graphs and corresponding 3D conformers. In contrast to existing models, which derive molecular bonds from the conformation using predefined rules, MiDi streamlines the molecule generation process with an end-to-end differentiable model. Experimental results demonstrate the benefits of this approach: on the complex GEOM-DRUGS dataset, our model generates significantly better molecular graphs than 3D-based models and even surpasses specialized algorithms that directly optimize the bond orders for validity. Our code is available at github.com/cvignac/MiDi.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google