FG-BERT: a generalized and self-supervised functional group-based molecular representation learning framework for properties prediction

计算机科学 人工智能 群(周期表) 代表(政治) 机器学习 自然语言处理 化学 政治学 政治 有机化学 法学
作者
Biaoshun Li,Mujie Lin,Tiegen Chen,Ling Wang
出处
期刊:Briefings in Bioinformatics [Oxford University Press]
卷期号:24 (6) 被引量:15
标识
DOI:10.1093/bib/bbad398
摘要

Artificial intelligence-based molecular property prediction plays a key role in molecular design such as bioactive molecules and functional materials. In this study, we propose a self-supervised pretraining deep learning (DL) framework, called functional group bidirectional encoder representations from transformers (FG-BERT), pertained based on ~1.45 million unlabeled drug-like molecules, to learn meaningful representation of molecules from function groups. The pretrained FG-BERT framework can be fine-tuned to predict molecular properties. Compared to state-of-the-art (SOTA) machine learning and DL methods, we demonstrate the high performance of FG-BERT in evaluating molecular properties in tasks involving physical chemistry, biophysics and physiology across 44 benchmark datasets. In addition, FG-BERT utilizes attention mechanisms to focus on FG features that are critical to the target properties, thereby providing excellent interpretability for downstream training tasks. Collectively, FG-BERT does not require any artificially crafted features as input and has excellent interpretability, providing an out-of-the-box framework for developing SOTA models for a variety of molecule (especially for drug) discovery tasks.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
丹丹发布了新的文献求助10
2秒前
天天快乐应助Melody采纳,获得10
2秒前
Jasper应助正直凌文采纳,获得10
2秒前
坚强枫发布了新的文献求助10
3秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
3秒前
4秒前
林林完成签到 ,获得积分10
5秒前
hhhh发布了新的文献求助30
6秒前
7秒前
壮观采文完成签到,获得积分10
9秒前
KIORking发布了新的文献求助10
10秒前
11秒前
张建发布了新的文献求助10
12秒前
Hello应助丹丹采纳,获得10
12秒前
18秒前
KIORking完成签到,获得积分10
19秒前
19秒前
安澜完成签到,获得积分20
19秒前
dsfsd发布了新的文献求助10
20秒前
20秒前
22秒前
22秒前
张涛发布了新的文献求助10
23秒前
酷波er应助Lee采纳,获得10
25秒前
呆瓜完成签到,获得积分10
27秒前
28秒前
小马的可爱老婆2完成签到,获得积分10
28秒前
授业解惑的哑铃完成签到,获得积分10
29秒前
ni完成签到,获得积分10
29秒前
木木完成签到,获得积分10
31秒前
31秒前
31秒前
31秒前
32秒前
凌辰完成签到,获得积分10
33秒前
34秒前
木木发布了新的文献求助10
35秒前
DH完成签到 ,获得积分10
35秒前
青山完成签到,获得积分10
36秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
‘Unruly’ Children: Historical Fieldnotes and Learning Morality in a Taiwan Village (New Departures in Anthropology) 400
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3988975
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3531316
关于积分的说明 11253424
捐赠科研通 3269917
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1804830
邀请新用户注册赠送积分活动 882063
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809068