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 有机化学 政治 政治学 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.
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