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排序：

Moflow: An Invertible flow Model for Generating Molecular graphs 20

MoFlow: An Invertible Flow Model for Generating Molecular Gr...

引用

26th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)

作者： Zang, Chengxi Wang, Fei Weill Cornell Med Dept Populat Hlth Sci New York NY 10021 USA

ISBN: (纸本)9781450379984

Generating molecular graphs with desired chemical properties driven by deep graph generative models provides a very promising way to accelerate drug discovery process. Such graph generative models usually consist of two steps: learning latent representations and generation of molecular graphs. However, to generate novel and chemically-valid molecular graphs from latent representations is very challenging because of the chemical constraints and combinatorial complexity of molecular graphs. In this paper, we propose Moflow, a flow-based graph generative model to learn invertible mappings between molecular graphs and their latent representations. To generate molecular graphs, our Moflow first generates bonds (edges) through a Glow based model, then generates atoms (nodes) given bonds by a novel graph conditional flow, and finally assembles them into a chemically valid molecular graph with a posthoc validity correction. Our Moflow has merits including exact and tractable likelihood training, efficient one-pass embedding and generation, chemical validity guarantees, 100% reconstruction of training data, and good generalization ability. We validate our model by four tasks: molecular graph generation and reconstruction, visualization of the continuous latent space, property optimization, and constrained property optimization. Our Moflow achieves state-of-the-art performance, which implies its potential efficiency and effectiveness to explore large chemical space for drug discovery.

关键词： graph Generative Model graph Normalizing flow graph conditional flow Deep Generative Model De novo Drug Design Molecular graph Generation Molecular graph Optimization

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