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网站的大量图片存储格式,医药公司网站模板,呼市网页设计培训,网站的动态图怎么做的UNI-MOL: A UNIVERSAL 3D MOLECULAR REPRESENTATION LEARNING FRAMEWORK Neurips23 推荐指数#xff1a;#paper/⭐⭐⭐#​#xff08;工作量不小) 动机 在大多数分子表征学习方法中#xff0c;分子被视为 1D 顺序标记或2D 拓扑图#xff0c;这限制了它们为下游任务整合…UNI-MOL: A UNIVERSAL 3D MOLECULAR REPRESENTATION LEARNING FRAMEWORK Neurips23 推荐指数#paper/⭐⭐⭐#​工作量不小) 动机 在大多数分子表征学习方法中分子被视为 1D 顺序标记或2D 拓扑图这限制了它们为下游任务整合 3D 信息的能力这使得 3D几何预测/生成几乎不可能。为此作者提出了一种3D分子表征学习方法 模型框架 ​ 贡献 backborn:基于 Transformer 的模型可以有效地捕获输入的 3D 信息并直接预测 3D 位置。预训练。两个大规模数据集一个 209M 分子构象数据集和一个 3M 候选蛋白质口袋数据集分别用于分子和蛋白质口袋的预训练 2 个模型。以及两个预训练任务3D 位置恢复和掩蔽原子预测用于有效学习 3D 空间表示。微调。适用于各种下游任务的多种微调策略。例如如何在分子性质预测任务中使用预训练的分子模型;如何在蛋白质-配体结合姿势预测中结合两个预训练模型。 backborn的设计 常用有两种的设计GNN与transformer 由于GNN在捕获领域信息有优势而局部连接的图缺乏捕捉原子之间长距离相互作用的能力。作者认为长距离信息更有用因此选择Transformer 作为 Uni-Mol 中的主干模型。因为它完全连接了节点/原子因此可以学习可能的长程相互作用。 ​ 整体结构概述 如图 2 所示Uni-Mol 主干是基于 Transformer 的模型。它有两个输入原子类型和原子坐标。模型中维护了两种表示形式atom 和 pair。原子表示由 Embedding 层从 atom 类型初始化;对表示由原子坐标计算的不变空间位置编码初始化。特别是基于原子之间的成对欧几里得距离对表示对全局旋转和平移是不变的。这两种表示在 self-attention 模块中相互通信。 编码3D位置 编码 3D 位置 由于其排列不变性Transformer 在没有位置编码的情况下无法区分输入的位置。与 NLP/CV 中使用的离散位置不同 3D 空间中的位置(坐标)是连续值。此外位置编码过程在全局旋转和平移下需要保持不变。已经提出了几种 3D 空间位置编码来解决这个问题我们没有兴趣重新发明一种新的编码。因此我们对现有的编码进行了基准测试并使用了一个简单而有效的编码原子对的欧几里得距离然后是一个对类型感知的高斯核。 此外由于不变的 3D 空间位置编码是在对级编码的作者还在 Transformer 中维护了对级表示以增强 3D 空间表示。具体来说对表示被初始化为上述空间位置编码。 然后为了更新对表示作者通过 self-attention 中的多头Query-Key 产品的结果使用atom到pair 通信。形式上ij 对表示的更新表示为 q i j l 1 q i j l { Q i l , h ( K j l , h ) T d ∣ h ∈ [ 1 , H ] } , \boldsymbol{q}_{ij}^{l1}\boldsymbol{q}_{ij}^l\{\frac{\boldsymbol{Q}_i^{l,h}(\boldsymbol{K}_j^{l,h})^T}{\sqrt{d}}|h\in[1,H]\}, qijl1​qijl​{d ​Qil,h​(Kjl,h​)T​∣h∈[1,H]},(多头注意力H是通道数) 从形式上讲具有对原子通信的自我注意表示为: A t t e n t i o n ( Q i l , h , K j l , h , V j l , h ) s o f t m a x ( Q i l , h ( K j l , h ) T d q i j l − 1 , h ) V j l , h , \mathrm{Attention}(\boldsymbol{Q}_i^{l,h},\boldsymbol{K}_j^{l,h},\boldsymbol{V}_j^{l,h})\mathrm{softmax}(\frac{\boldsymbol{Q}_i^{l,h}(\boldsymbol{K}_j^{l,h})^T}{\sqrt{d}}\boldsymbol{q}_{ij}^{l-1,h})\boldsymbol{V}_j^{l,h}, Attention(Qil,h​,Kjl,h​,Vjl,h​)softmax(d ​Qil,h​(Kjl,h​)T​qijl−1,h​)Vjl,h​, 其中 V l V_l Vl​ h j h_j hj​是第l层第h个头中第 j 个原子的值。 预测位置编码 x ^ i x i ∑ j 1 n ( x i − x j ) c i j n , c i j R e L U ( ( q i j L − q i j 0 ) U ) W , \hat{\boldsymbol{x}}_i\boldsymbol{x}_i\sum_{j1}^n\frac{(\boldsymbol{x}_i-\boldsymbol{x}_j)c_{ij}}{n},\quad c_{ij}\mathrm{ReLU}((\boldsymbol{q}_{ij}^L-\boldsymbol{q}_{ij}^0)\boldsymbol{U})\boldsymbol{W}, x^i​xi​∑j1n​n(xi​−xj​)cij​​,cij​ReLU((qijL​−qij0​)U)W, 此外为了与 delta 位置预测保持一致Uni-Mol 使用 delta 对表示来更新坐标而 EGNN 直接使用对表示。我们在附录 D.3 中的基准测试表明 Uni-Mol 中的那个更好。 预训练策略 由于目的是预测位置信息因此像bert一样的mask操作实际上是不可行的。因此作者设计了一种新的mask策略。 ​ 具体的是随机位置被用作损坏的输入 3D 位置而不是掩码并且模型经过训练以预测正确的位置。然而学习从随机位置到真实原子位置的映射是非常具有挑战性的。 重新分配给定 m 个原子和 m 个随机位置有 m可能的任务。其中遵循稳态作用原理 [47]我们可以使用具有最小 delta 位置的那个。由于难以找到最优解我们使用高效的贪婪算法来找到次优的重新分配。噪声范围我们可以限制随机位置的空间只允许具有噪声 r 的随机位置围绕真实位置。这里有一个权衡;如果 r 很大则需要重新分配以使学习可行;如果 r 很小则可能不需要重新分配 然后在输入坐标损坏的情况下使用两个额外的头来恢复正确的位置。1 配对距离预测。基于对表示该模型需要预测损坏的原子对的正确欧几里得距离。2 坐标预测。基于 SE3-Equivariant 坐标头该模型需要预测损坏原子的正确坐标。 最后mask corrupt原子的原子类型并使用head来预测正确的原子类型。为了方便微调与 BERT 类似使用一个特殊的原子 [CLS]其坐标是所有原子的中心用于表示整个分子/口袋。 微调阶段 这部分有不同的任务需要不同的微调。 非 3D 预测任务 我们可以简单地使用 [CLS] 的表示它代表整个分子/口袋或者所有原子的平均表示带有线性头来微调下游任务。在具有口袋-分子对的任务中我们可以连接它们的 [CLS] 表示然后用线性头进行微调。 分子或口袋的 3D 预测任务 在 Uni-Mol 中这个任务直接变成了一个构象优化任务根据不同的输入构象生成一个新的构象。具体来说在微调中模型监督学习从 Uni-Mol 生成的构象到标记构象的映射。此外输出构象可以通过 SE3-Equivariant head 端到端生成 蛋白质-配体对的 3D 预测任务 见论文 ​ 后续内容和这个方向的积累有关等积累够重读这篇文章(读前面的文章以及transformer)
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