Apr, 2023

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

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TL;DR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。
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

  • 分析学习的分子表征进行性质预测

    在分子属性预测的算法解决方案中，神经机器技术的进步导致了一系列算法解决方案，其中神经网络应用于计算分子指纹或专家制作的描述符以及构造学习分子表示的图卷积神经网络最为有效，这项研究进行了广泛的基准测试，并提出了优于现有模型的图卷积模型的实证发现。

    Apr, 2019

  • 用于预测分子性质的异构分子图神经网络

    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。

    Sep, 2020

  • 通过图神经网络进行分子对比学习表示

    本文介绍了 MolCLR 框架：通过图神经网络的分子对比学习，基于大规模未标记的分子数据集学习不同 iable 的表征，提供预训练和微调来有效地预测分子性质，实验结果显示该框架在分类和回归任务上显着提高了性能。

    Feb, 2021

  • 多模态信息下的分子联合表示学习

    本文提出了一种新的分子联合表示学习框架，通过 SMILES 和分子图的多模态信息进行多模态融合，改进了自我注意力机制，并进一步提出了双向消息传递图神经网络来增强从图中聚合的信息流以进一步组合。我们通过公共性质预测数据集上的大量实验证明了我们的模型的有效性。

    Nov, 2022

  • ChemRL-GEM: 用于性质预测的几何增强分子表示学习

    本论文提出了一种利用几何增强分子表示学习的方法，称为 GEM，通过使用基于几何的 GNN 架构和几何级别的自监督学习策略，该方法可以用来进行化学表示学习，实验表明该方法可以显著优于各种现有基线方法。

    Jun, 2021

  • 基于图像和图结构的多模态学习用于预测分子性质的框架

    MolIG 是一种多模态分子预训练框架，通过图像和图结构创新地利用分子图和分子图像之间的一致性和相关性执行自监督任务，有效地将两种分子表示形式的优势融合在一起，这种整体方法能够捕捉关键的分子结构特征和高层次的语义信息，并在分子拓展组和 ADMET 拓展组等基准组中，相对于先进的基线模型展现出在分子性质预测等拓展任务中性能的提升。

    Nov, 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

  • 基于图结构学习的分子属性预测

    在这篇论文中，我们提出了一种基于图结构学习的分子性质预测方法，称为 GSL-MPP。我们使用图神经网络（GNN）提取分子表示，构建分子相似性图并进行图结构学习，最终获得能够结合分子间关系的分子嵌入。实验结果表明，我们的方法在大多数情况下都达到了最先进的性能水平，尤其在分类任务上表现出色。

    Dec, 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