Краткое содержание

arXiv:2511.12182v1 Тип объявления: cross Аннотация: Получение трёхмерных конформаций реалистичных многоатомных молекул на уровне квантовой химии остаётся сложной задачей, и хотя последние достижения в области машинного обучения обнадёживают, предсказание структур крупных молекул по-прежнему требует значительных вычислительных затрат. В данной статье мы представляем StoL, фреймворк на основе модели диффузии, который позволяет быстро и без привлечения дополнительных знаний генерировать структуры больших молекул на основе данных о малых молекулах. Примечательно, что StoL собирает молекулы с нуля, подобно конструктору LEGO, не видя целевые молекулы или какие-либо структуры сопоставимого размера в процессе обучения. Получив на вход SMILES, модель разбивает молекулу на химически валидные фрагменты, генерирует их трёхмерные структуры с помощью модели диффузии, обученной на малых молекулах, и собирает их в разнообразные конформации. Данная фрагментная стратегия устраняет необходимость в обучающих данных по крупным молекулам, сохраняя при этом высокую масштабируемость и переносимость. Путем внедрения