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TOOL · CL_160906 · Jul 24 · 04:00

新的EnsembleEGNN模型利用图学习改进分子属性预测

研究人员开发了EnsembleEGNN，这是一种新颖的基础模型，旨在通过编码整个构象集合来预测分子属性，而不是依赖单一的代表性结构。该方法使用共享的Equivariant Graph Neural Network (EGNN) 层来处理单个构象体，然后使用Set Attention Block来汇总这些表示。在CREMP数据集上对环肽属性预测进行预训练时，EnsembleEGNN的性能显著优于仅基于序列的BERT基线，R²值达到0.4…