English(EN) MolGA: Molecular Graph Adaptation with Pre-trained 2D Graph Encoder

MolGA 适配预训练的二维图编码器以整合分子知识

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-26 04:00

研究人员推出了一种新颖的分子图自适应（MolGA）方法，用于将预训练的二维图编码器适配到分子应用中。MolGA 通过整合通常被忽视的原子和键等丰富的分子领域知识，解决了现有编码器的局限性。该方法包括一种分子对齐策略，以连接拓扑和领域知识表示，以及一种用于细粒度知识整合的条件自适应机制。在十一个公共数据集上的实验证明了 MolGA 在下游分子任务中的有效性。 AI

影响通过将领域知识整合到预训练模型中，增强了分子表示学习，有望加速药物发现和化学研究。

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报道来源 [1]

arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Xingtong Yu, Chang Zhou, Xinming Zhang, Yuan Fang · 2026-08-26 04:00

MolGA：基于预训练二维图编码器的分子图自适应

arXiv:2510.07289v2 Announce Type: replace Abstract: Molecular graph representation learning is widely used in chemical and biomedical research. While pre-trained 2D graph encoders have demonstrated strong performance, they overlook the rich molecular domain knowledge associated w…

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