English(EN) Molecular Property Prediction under Structural Shift with Tabular Foundation Models

MolPAIR框架提升分子性质预测准确性

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-10-02 04:00

研究人员开发了MolPAIR，一个旨在提高分子性质预测能力的新框架，特别是在处理与训练数据结构不同的化合物时。该方法在不更新特定任务参数的情况下，结合了分子级别和分子对的上下文。通过使用全局表格基础模型来预测性质，并使用第二个冻结模型根据查询分子和参考分子之间的误差差异来优化预测，MolPAIR提高了准确性。在58项任务上的实验表明，MolPAIR使用CheMeleon表示和TabPFN-3模型，显著优于现有基线，显示了显式分子比较在表格上下文学习中对结构泛化的价值。 AI

影响通过提高结构泛化能力，增强了药物发现和材料设计中分子性质预测的准确性。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Jinmo Lee, Dooho Lee, Minho Jeong, Jaemin Yoo · 2026-10-02 04:00

结构变化下的分子性质预测：基于表格基础模型的应用

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