NeurIPS 2021 | 通过动态图评分匹配预测分子构象

从 2D 分子图中预测稳定的 3D 构象一直是计算化学中的一个长期挑战。而最近，机器学习方法取得了相比传统的实验和基于物理的模拟方法更优异的成绩。这些方法主要侧重于模拟分子图上相邻原子之间的局部相互作用，而忽略了非键合原子之间的长程相互作用。然而，这些未成键的原子在 3D 空间中可能彼此接近，模拟它们的相互作用对于准确确定分子构象至关重要，尤其是对于大分子和多分子复合物。在本文中，作者提出了一种称为动态图评分匹配 (DGSM) 的分子构象预测新方法，该方法通过在训练和推理过程中根据原子之间的空间接近度动态构建原子之间的图结构来对局部和远程相互作用进行建模。具体来说，DGSM根据动态构建的图，使用评分匹配方法直接估计原子坐标对数密度的梯度场。可以以端到端的方式有效地训练整个框架。多项实验表明，DGSM 的表现远超该领域一流水平，并且能够为更广泛的化学系统生成构象，例如蛋白质和多分子复合物。

论文链接： https://proceedings.neurips.cc/paper/2021/hash/a45a1d12ee0fb7f1f872ab91da18f899-Abstract.html