화학 예측 모델링 / QSAR / SMILES / RDKit / chemprop / Torch안녕하세요, 화학 매니아 여러분,
Python 패키지 RDKit 또는 chemprop 에 대한 경험이 있는 분? P&G의 화학자가 최근에 언급했고, SMILES 문자열에서 화학적 속성을 예측하는 데 Torch에 적합할 것이라고 생각했습니다.
이 분야는 지난 수년 동안 매우 활발한 연구 주제였으며 https://moleculenet.org/ 와 같은 사이트에는 지금도 훌륭한 공개 벤치마크 데이터 세트가 있습니다.
저는 지난 며칠 동안 다이빙을 했고, Torch 애드인에서 실행되는 프로토타입 BERT 스타일 언어 모델이 있는데, 이는 대규모 SMILES 문자열 컬렉션에서 사전 학습되었습니다. 또한 RDKit의 C++ API와 초기 통합이 이루어졌는데, 이를 통해 SMILES 문자열을 입력으로 사용하여 클래식 QSAR 스타일 숫자 지문 피처를 직접 계산할 수 있습니다. 이는 다층 퍼셉트론 또는 메시지 전달 신경망과 대부분의 모든 분석 플랫폼에 공급될 수 있습니다.
현재 JMP에 있어 가장 중요한 과학 분야는 화학이라고 할 수 있습니다(4가지 주요 판매 영역 모두에 명확하게 적용 가능). 따라서 향후 릴리스에도 이 기능을 적용하고 여러분의 피드백이나 지침을 구할 계획입니다.
곧 새로운 Confluence 페이지를 만들 계획입니다.
Re: 화학 예측 모델링 / QSAR / SMILES / RDKit / chemprop / TorchSMILES 문자열이 있는 소규모 데이터 세트 모음은 \\jmpsrv01\Users\Wolfinger\SMILES\에 있으며, 저는 또한 새로운 NVIDIA 장착 Windows 서버의 동일한 폴더 사본을 \\tdl\Public\SMILES\ 파일에 만들었습니다. 이는 대부분 MoleculeNet과 chemprop에서 가져온 것입니다.
이 표에서 Torch용 내장 스크립트(그리고 내가 만든 실행을 저장하는 .jrn 파일)가 몇 개 눈에 띄는데, 여기에는 새로운 화학 BERT 스타일 언어 모델이 필요합니다. 우리는 이것을 추가 기능에 추가할 계획이며, 지금은 \\tdl\Public\ChemicalTextModels\에서 찾을 수 있습니다. 그 내용은 로컬 추가 기능 텍스트 하위 폴더로 복사해야 합니다. 예를 들어 내 것은 다음과 같습니다.
C:\Users\sasrdw\AppData\Roaming\JMP\JMP\Addins\com.jmp.torchdeeplearning\lib\18\text\
JMP Pro를 다시 시작하면 새로운 화학 모델이 Text Model 풀다운 목록에 나타납니다. 목록의 순서는 현재 역순이며 18.1에서 이를 수정할 것입니다.
Torch에서 작동하려면 SMILES 문자열 변수를 모델링 유형 '비정형 텍스트' 로 설정해야 합니다.
모든 면에서 이것들은 킥-%^* 화학 모델이며 지금까지 시도한 거의 모든 예에서 잘 작동합니다. chemprop 메시지 전달 신경망 모델이 가장 잘 작동하는 경우가 하나 있습니다. 우리는 그것의 잠재적 구현을 조사하고 있습니다.
Re: 화학 예측 모델링 / QSAR / SMILES / RDKit / chemprop / Torch@yuichi_katsumur 감사합니다. 그리고 와우! 방금 RDKit용 새로운 애드인 Python 래퍼를 봤어요. 대단해요!
재료 정보학을 위한 툴킷 - JMP 사용자 커뮤니티
Re: 화학 예측 모델링 / QSAR / SMILES / RDKit / chemprop / Torch안녕하세요 @russ_wolfinger ,
RDKit을 사용하여 피처를 만들고 예측 모델에 사용하는 사용자를 알고 있습니다. 가끔 화학 회사의 R&D 부서 사용자가 JMP에서 SMILES의 피처를 만들 수 있는지 묻습니다. 저는 사용자들이 무슨 말을 하는지 이해하기 위해 RDKit을 조금 사용했습니다.
저는 당신이 만들려고 하는 BERT 스타일 언어 모델이 우리 사용자 중 일부에게 흥미로울 것이라고 믿습니다. 제가 어떤 식으로든 도울 수 있다면 알려주세요.
유이치
