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Extended-connectivity fingerprints
Extended-connectivity fingerprints
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GraphCliff模型通过区分细微结构差异来提高分子活性预测能力
研究人员开发了GraphCliff，这是一种新颖的图神经网络架构，旨在更好地模拟由细微结构差异引起的分子关键活性变化。与可能无法区分具有大效力差异的相似分子相比，GraphCliff在节点级别整合了短程和长程信息。这种方法增强了模型区分结构相似但功能不同的化合物的能力，从而提高了在标准和活性悬崖数据集上的性能。
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通过ECFP预训练增强用于药物发现的GNN
研究人员开发了一种新策略，以增强图神经网络（GNN）在药物发现任务（如定量结构-活性关系（QSAR））中的应用。该方法涉及预训练GNN以预测扩展连接指纹（ECFP），这是一种经典的分子特征化方法。预训练的GNN在多个基准测试中表现出统计学上的显著改进，尤其是在分布外拆分方面。然而，其有效性因数据集异质性和终点复杂性而异，在某些情况下，在分布外设置中表现不佳。