SolviScope图神经网络用于溶剂排序
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SolviScope图神经网络用于溶剂排序
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AI 综述
Jain, Maansi 等人在 ChemRxiv 发布预印本，提出 SolviScope 图神经网络框架，用于纯溶剂与二元溶剂体系的溶解度预测和溶剂排序。其中 SolviScope-Pure 在包含 7,264 条测量数据的结构留出集上，摩尔 logS 均方根误差为 0.77；SolviScope-Binary 在两个工业混合溶剂基准（共 13 种溶质）上，各溶质的 Spearman ρ 为 0.51–0.91。 作者称，冷却结晶评估显示，等温排序成功并不能保证冷却降温排序或定量工作容量预测可靠。作者将 SolviScope 定位为优先筛选实验溶剂的工具，并称其更广泛的适用性和实验节省效果仍需前瞻性验证。
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最新进展11月2日 15:48
SolviScope：面向纯溶剂与多元溶剂体系小分子溶剂排序的交互感知图神经网络报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- ChemRxiv Preprints精选SolviScope：面向纯溶剂与多元溶剂体系小分子溶剂排序的交互感知图神经网络
研究提出 SolviScope 图神经网络框架，用于纯溶剂与二元溶剂体系中的溶解度预测和溶剂排序。SolviScope-Pure 结合二维门控图编码器与分子间交叉注意力。
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