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초록·키워드
In drug discovery, there has been growing interest in integrating 2D bonding structures and atomic chemical properties with 3D geometry for richer molecule representations. However, previous work often relies on a single modality or applies only 2D encoders during fine-tuning. We propose XMol-InEqui (Cross-modal Completion Molecule Invariant-Equivariant Network), a unified multimodal encoder. It resolves 3D coordinates into invariant scalars and equivariant vectors and fuses them with 2D features through a novel cross-modal completion pre-training. We also introduce gated fusion, an adaptive mechanism for refining node-level into graph-level embeddings. Through a series of ablation studies, we showed the potential of leveraging multimodal information in molecular representation learning.
본문·목차
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