ChemPrior-GAT:化学规则图与药效团监督预测分子性质
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ChemPrior-GAT:化学规则图与药效团监督预测分子性质
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AI 综述
Zhang Weiqi 等人在 ChemRxiv 发布预印本,提出 ChemPrior-GAT:把分子内氢键和范德华接触按拓扑与几何规则建成独立图,并用扩展 σ-hole 字典的药效团辅助头对每个原子进行监督,以提升分子性质预测。 作者称,在无预训练、scaffold 划分的 7 个 MoleculeNet 分类基准上,该模型在 3 个基准取得最佳 ROC-AUC,平均排名最低;同样两个模块也能提升 AttentiveFP,说明该策略可迁移到其他 GNN 架构。在涉及 16 个化合物的前瞻性实验验证中,模型预测值与实测 logD7.4 的平均绝对误差为 0.50 log 单位。上述性能与迁移性均为作者在预印本中的报告。
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最新进展11月10日 13:52
ChemPrior-GAT:以化学规则非共价图与药效团监督预测分子性质报道时间线
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11月10日
- ChemRxiv Preprints精选ChemPrior-GAT:以化学规则非共价图与药效团监督预测分子性质
作者提出ChemPrior-GAT,将分子内氢键和范德华接触按拓扑与几何规则建成独立图,并用扩展σ-hole字典的药效团辅助头监督每个原子。在无预训练、scaffold划分的7个MoleculeNet分类基准上,该模型在3个基准取得最佳ROC-AUC且平均排名最低,同样两个模块也能提升AttentiveFP。
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