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机构名称：
¥ 2.0
具有所需特性的分子结构是一项至关重要的任务，在药物发现和材料设计中进行了广泛的应用。我们提出了一种新型的多模式分子图生成方法3M扩散，以生成具有染色特性的多样化的，理想的新型分子结构。3M扩散将分子图编码为图形空间，然后与基于编码的LLM从文本描述中学到的文本空间一致。然后，它根据分子解码器的给定文本描述重建分子结构和原子属性。然后，它使用扩散模型学习了从文本空间到潜在分子图空间的概率映射。我们在几个数据集上进行的广泛实验的结果表明，3M扩散可以产生高质量，新颖和多样的分子图，从语义上匹配所提供的文本描述。该代码可在GitHub上找到。
arxiv：2403.07179v2 [cs.lg] 2024年10月2日
主要关键词
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