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[해외논문] Machine-guided representation for accurate graph-based molecular machine learning

Physical chemistry chemical physics : PCCP, v.22 no.33, 2020년, pp.18526 - 18535  

Na, Gyoung S. (Korea Research Institute of Chemical Technology (KRICT)) ,  Chang, Hyunju (Korea Research Institute of Chemical Technology (KRICT)) ,  Kim, Hyun Woo (Korea Research Institute of Chemical Technology (KRICT))

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In chemistry-related fields, graph-based machine learning has received significant attention as atoms and their chemical bonds in a molecule can be represented as a mathematical graph. However, many molecular properties are sensitive to changes in the molecular structure. For this reason, molecules ...

참고문헌 (53)

  1. Chem. Rev. Karelson 96 1027 1996 10.1021/cr950202r 

  2. Wiley Interdiscip. Rev.: Comput. Mol. Sci. Mitchell 4 468 2014 

  3. Adv. Funct. Mater. Pyzer-Knapp 25 6495 2015 10.1002/adfm.201501919 

  4. Chem. Sci. Wei 2 725 2016 

  5. Chem. Sci. Smith 8 3192 2017 10.1039/C6SC05720A 

  6. J. Phys. Chem. Lett. Dral 11 2336 2020 10.1021/acs.jpclett.9b03664 

  7. J. Chem. Phys. Behler 134 074106 2011 10.1063/1.3553717 

  8. Phys. Rev. B: Condens. Matter Mater. Phys. Bartók 87 184115 2013 10.1103/PhysRevB.87.184115 

  9. Phys. Rev. Lett. Rupp 108 058301 2012 10.1103/PhysRevLett.108.058301 

  10. J. Chem. Inf. Model. Peng 59 4993 2019 10.1021/acs.jcim.9b00732 

  11. Environ. Sci. Technol. Lett. Raza 6 624 2019 10.1021/acs.estlett.9b00476 

  12. Langer M. F. Langer , A.Goeßmann and M.Rupp , arXiv preprint arXiv:2003.12081, 2020 

  13. Mol. Inf. Rupp 29 266 2010 10.1002/minf.200900080 

  14. Chem. Sci. Wu 9 513 2018 10.1039/C7SC02664A 

  15. Molecular Property Prediction: A Multilevel Quantum Interactions Modeling Perspective Lu 2019 C. Lu , Q.Liu , C.Wang , Z.Huang , P.Lin and L.He , Molecular Property Prediction: A Multilevel Quantum Interactions Modeling Perspective , Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) , 2019 

  16. J. Chem. Inf. Model. Na 60 1137 2020 10.1021/acs.jcim.9b00816 

  17. Chem. Sci. Coley 10 370 2019 10.1039/C8SC04228D 

  18. You J. You , B.Liu , R.Ying , V.Pande and J.Leskovec , Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), 2018 

  19. Phys. Rev. Lett. Xie 120 145301 2018 10.1103/PhysRevLett.120.145301 

  20. J. Med. Chem. Stumpfe 57 18 2014 10.1021/jm401120g 

  21. Mol. Pharmaceutics Hu 17 979 2020 10.1021/acs.molpharmaceut.9b01236 

  22. Zhou Z. Zhou , G.Cui , Z.Zhang , C.Yang , Z.Liu , L.Wang , C.Li and M.Sun , arXiv:1812.08434, 2018 

  23. Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning Li 2018 Q. Li , Z.Han and X.-M.Wu , Deeper Insights into Graph Convolutional Networks for Semi-Supervised Learning , Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) , 2018 

  24. Wenlock M. Wenlock and N.Tomkinson , https://www.ebi.ac.uk/chembl/document_report_card/CHEMBL3301361/ , 2015 

  25. Kipf T. N. Kipf and M.Welling , International Conference on Learning Representations (ICLR), 2017 

  26. J. Mach. Learn. Res. van der Maaten 9 2579 2008 

  27. Schroff F. Schroff , D.Kalenichenko and J.Philbin , IEEE Conference on Compute Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2015 

  28. Hadseel R. Hadseel , S.Chopra and Y.LeCun , IEEE Conference on Compute Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2006 

  29. Weinberger K. Q. Weinberger , J.Blitzer and L. K.Saul , Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), 2006 

  30. Sohn K. Sohn , Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), 2016 

  31. Landrieu L. Landrieu and M.Boussaha , IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2019 

  32. Kim S. Kim , M.Seo , I.Laptev , M.Cho and S.Kwak , IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2019 

  33. Chem. Sci. Huang 7 3238 2019 

  34. Agarap A. F. Agarap , arXiv:1803.08375, 2018 

  35. Weinberger K. Q. Weinberger , J.Blitzer and L. K.Saul , Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS), 2006 

  36. AIChE J. Kramer 37 233 1991 10.1002/aic.690370209 

  37. The Art of Computer Programming Donald 1998 K. Donald , The Art of Computer Programming , Addison-Wesley , 1998 

  38. Ghosh D. Ghosh , A.Rajeswaran , V.Kumar and S.Levine , International Conference on Learning Representations (ICLR) , 2018 

  39. Hsieh C.-J. Hsieh , S.Si and I. S.Dhillon , International Conference on Machine Learning (ICML), 2014 

  40. Chen T. Chen and C.Guestrin , ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD), 2016 

  41. Classic Works of the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions Denoeux 2008 T. Denoeux , Classic Works of the Dempster-Shafer Theory of Belief Functions , 2008 , pp. 737-760 

  42. J. Chem. Inf. Comput. Sci. Weininger 28 31 1988 10.1021/ci00057a005 

  43. J. Chem. Inf. Comput. Sci. Delaney 44 1000 2004 10.1021/ci034243x 

  44. J. Comput.-Aided Mol. Des. Mobley 28 711 2014 10.1007/s10822-014-9747-x 

  45. J. Am. Chem. Soc. Blum 131 8732 2009 10.1021/ja902302h 

  46. J. Chem. Inf. Model. Ruddigkeit 52 2864 2012 10.1021/ci300415d 

  47. Rev. Mod. Phys. Jones 87 897 2015 10.1103/RevModPhys.87.897 

  48. J. Chem. Inf. Model. Subramanian 56 1936 2016 10.1021/acs.jcim.6b00290 

  49. J. Chem. Inf. Model. Martins 52 1686 2012 10.1021/ci300124c 

  50. Duvenaud D. K. Duvenaud , D.Maclaurin , J.Iparraguirre , R.Bombarell , T.Hirzel , A.Aspuru-Guzik and R. P.Adams , Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS) , 2015 

  51. Gilmer J. Gilmer , S. S.Schoenholz , P. F.Riley , O.Vinyals and G. E.Dahl , International Conference on Machine Learning (ICML), 2017 

  52. ChemMedChem Cho 14 1604 2019 10.1002/cmdc.201900458 

  53. Ioffe S. Ioffe and C.Szegedy , International Conference on Machine Learning (ICML), 2015 

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