用于预测分子性质的异构分子图神经网络

Sep, 2020

用于预测分子性质的异构分子图神经网络

Heterogeneous Molecular Graph Neural Networks for Predicting Molecule Properties

Zeren Shui, George Karypis

TL;DR本文提出了一种名为 “异构分子图神经网络” 的方法，通过建立多种类型的节点和边来构建分子的异构分子图，并考虑到三个或更多原子之间的相互作用，结合神经信息传递机制进行对比化学性质预测，该方法在 QM9 数据集中的 12 个任务中有 9 个达到最优表现。

Abstract

As they carry great potential for modeling complex interactions, graph neural network (GNN)-based methods have been widely used to predict quantum mechanical properties of molecules. Most of the existing methods treat molecules as molecular graphs in which atoms are modeled as nodes. They characterize each atom's chemical environment by modeling its pairwise

graph neural network quantum mechanical properties many-body interactions heterogeneous molecular graph neural message passing

发现论文，激发创造

多视图图神经网络用于分子性质预测

使用多视图神经网络和交叉依赖的消息传递机制，以预测分子性质为目的，构建了一种能够同时利用节点（原子）和边（化学键）信息的表达力强的模型，并在多个基准测试中表现出优异性能。

May, 2020

分子超图神经网络

通过引入分子超图和分子超图神经网络（MHNN），本研究针对化学有关任务中传统图模型无法足够表示高阶连接（如多中心键和共轭结构）的问题，提出了一种可以预测有机半导体的光电性质的 MHNN 算法，其中超边表示共轭结构。结果表明，MHNN 在 OPV、OCELOTv1 和 PCQM4Mv2 数据集的大多数任务中优于所有基准模型。值得注意的是，MHNN 在没有任何三维几何信息的情况下，超过了利用原子位置的基准模型。此外，在训练数据有限的情况下，MHNN 表现出更好的性能比预训练 GNNs，彰显其出色的数据效率。本研究为更一般的分子表示和高阶连接相关的属性预测任务提供了新的策略。

Dec, 2023

基于分子力学驱动的多重图图神经网络用于分子结构

该论文提出了一种基于分子力学的方法，通过将每个分子表示为一个双层多重图，并为每层提出相应的消息传递模块，设计了一种高效且表达能力强的分子结构图神经网络 MXMNet，可用于从分子结构预测物理化学性质，获得了优越的结果。

Nov, 2020

MHG-GNN：分子超图语法与图神经网络的组合

材料发现中，性质预测起着重要作用。我们引入了一种称为 MHG-GNN 的新型自编码器，它将图神经网络（GNN）与分子超图文法（MHG）相结合。各种不同材料的性质预测任务结果表明 MHG-GNN 具有很大的潜力。

Sep, 2023

分子性质预测：多层量子相互作用建模透视

本研究提出了可推广和可转移的分层图卷积神经网络（MGCN）以预测分子性质。研究中将每个分子表示为图以保留其内部结构，并且通过多级交互从构象和空间信息直接提取特征，从而可以利用多级总体表示来进行预测。实验结果显示 MGCN 具有显著的泛化能力和可转移性。

Jun, 2019

混合量子图神经网络用于分子属性预测

利用数据驱动技术的材料设计过程中，我们开发了一种融合经典和量子计算的混合模型来预测钙钛矿材料的能量形成。该模型的性能与经典模型和其他机器学习算法相媲美，为探索量子特征编码和参数化量子电路在图神经网络等复杂机器学习算法中的巨大改进提供了一种新途径。

May, 2024

分子属性预测的少样本图学习

本文介绍了一种新颖的用于少样本分子属性预测的模型 Meta-MGNN，该模型利用分子图神经网络学习分子表示，并构建元学习框架进行模型优化，在公共数据库上的实验结果表明，Meta-MGNN 优于其他多种先进的方法。

Feb, 2021

MolNet: 预测分子属性的化学直觉图神经网络

该研究提出了一种基于 MolNet 的图神经网络（GNN）模型来获取三维分子的物理化学特性及其非化学键信息，同时该模型在 BACE 和 ESOL 数据集的分类和回归任务上皆表现出良好的性能。

Feb, 2022

利用多种分子图表示增强化合物性质和活性预测中的模型学习和解释

本研究提出了多种分子图表示法，探究了它们对模型学习和解释的影响，结果显示将原子图表示和减少的分子图表示相结合可以产生具有前途的模型性能。此外，解释结果可以提供与背景知识一致的重要功能和潜在子结构。这些多个分子图表示和解释分析可以提高模型理解，并促进药物发现相关应用。

Apr, 2023

使用 GNN 特性预测器作为分子生成器

利用可逆神经网络直接生成具有期望电子性质的分子结构，该方法不需要对分子结构进行额外训练，通过严格的图构建规则确保化合价规则，将该方法应用于生成具有特定能隙和分配系数（logP）的分子，并在生成更多样化分子的同时，以与最先进的生成模型相媲美甚至更好的速率实现目标性质。

Jun, 2024