Molecular graph representation learning is a fundamental problem in modern drug and material discovery. Molecular graphs are typically modeled by their 2D topological structures, but it has been recently discovered that 3D geometric information plays a more vital role in predicting molecular functionalities. However, the lack of 3D information in real-world scenarios has significantly impeded the learning of geometric graph representation. To cope with this challenge, we propose the Graph Multi-View Pre-training (GraphMVP) framework where self-supervised learning (SSL) is performed by leveraging the correspondence and consistency between 2D topological structures and 3D geometric views. GraphMVP effectively learns a 2D molecular graph encoder that is enhanced by richer and more discriminative 3D geometry. We further provide theoretical insights to justify the effectiveness of GraphMVP. Finally, comprehensive experiments show that GraphMVP can consistently outperform existing graph SSL methods.


翻译:分子图解学是现代药物和材料发现的一个根本性问题。分子图解学通常以其2D地形结构为模型,但最近发现3D几何信息在预测分子功能方面发挥着更为关键的作用。然而,现实世界情景中缺乏3D信息极大地阻碍了对几何图学的学习。为了应对这一挑战,我们建议采用“图多视培训前(GraphMVP)”框架,通过利用2D表层结构与3D几何观点之间的对应和一致性进行自我监督学习。GreatMVP有效地学习了2D分子图解解码器,该解码器因更丰富、更具有歧视性的3D几何方法而得到加强。我们进一步提供了理论见解,以证明“图MVP”的有效性。最后,全面实验表明,“GapMVP”能够始终超越现有的图形SL方法。

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