Uni-Mol: A Universal 3D Molecular Representation Learning Framework

计算机科学 代表(政治) 限制 变压器 机器学习 人工智能 范围(计算机科学) 训练集 编码(集合论) 三维模型 理论计算机科学 程序设计语言 工程类 政治 电气工程 政治学 电压 集合(抽象数据类型) 机械工程 法学
作者
Gengmo Zhou,Zhifeng Gao,Qiankun Ding,Hang Zheng,Hongteng Xu,Zhewei Wei,Linfeng Zhang,Guolin Ke
标识
DOI:10.26434/chemrxiv-2022-jjm0j-v4
摘要

Molecular representation learning (MRL) has gained tremendous attention due to its critical role in learning from limited supervised data for applications like drug design. In most MRL methods, molecules are treated as 1D sequential tokens or 2D topology graphs, limiting their ability to incorporate 3D information for downstream tasks and, in particular, making it almost impossible for 3D geometry prediction/generation. In this paper, we propose a universal 3D MRL framework, called Uni-Mol, that significantly enlarges the representation ability and application scope of MRL schemes. Uni-Mol contains two pretrained models with the same SE(3) Transformer architecture: a molecular model pretrained by 209M molecular conformations; a pocket model pretrained by 3M candidate protein pocket data. Besides, Uni-Mol contains several finetuning strategies to apply the pretrained models to various downstream tasks. By properly incorporating 3D information, Uni-Mol outperforms SOTA in 14/15 molecular property prediction tasks. Moreover, Uni-Mol achieves superior performance in 3D spatial tasks, including protein-ligand binding pose prediction, molecular conformation generation, etc. The code, model, and data are made publicly available at https://github.com/dptech-corp/Uni-Mol.
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
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

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
成成发布了新的文献求助10
1秒前
Lucas应助干净雅旋采纳,获得10
1秒前
蓝牙耳机要充电完成签到,获得积分10
1秒前
xiaowentu完成签到,获得积分10
1秒前
yu001发布了新的文献求助10
2秒前
清爽的小懒虫完成签到,获得积分20
2秒前
一一关注了科研通微信公众号
2秒前
3秒前
奋斗枫应助科研通管家采纳,获得160
4秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
4秒前
我是老大应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
充电宝应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
洪艳应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
李健应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
4秒前
Psy_zhang应助科研通管家采纳,获得20
5秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
小二郎应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
Hello应助科研通管家采纳,获得30
5秒前
搜集达人应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
洪艳应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
FashionBoy应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
5秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
领导范儿应助春野花枝采纳,获得10
5秒前
6秒前
脑瓜子嗡嗡滴完成签到,获得积分10
7秒前
zzzzzx发布了新的文献求助10
7秒前
帅气的海露完成签到 ,获得积分10
8秒前
领导范儿应助超帅雨莲采纳,获得10
8秒前
p19960213完成签到,获得积分10
9秒前
小六子123发布了新的文献求助50
9秒前
10秒前
11秒前
Stanford完成签到,获得积分10
12秒前
高分求助中
Evolution 3rd edition 1500
保险藏宝图 1000
Lire en communiste 1000
Mantiden: Faszinierende Lauerjäger Faszinierende Lauerjäger 700
PraxisRatgeber: Mantiden: Faszinierende Lauerjäger 700
Mathematics and Finite Element Discretizations of Incompressible Navier—Stokes Flows 500
A new species of Coccus (Homoptera: Coccoidea) from Malawi 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 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 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3182979
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2833161
关于积分的说明 7992824
捐赠科研通 2495326
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1331455
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 636293
邀请新用户注册赠送积分活动 603391