Brief Bioinform｜分子边缘收缩池化用于分子表示学习和性质预测

2023年12月2日，西安交通大学龙建纲教授团队，联合西安交通大学孟德宇教授，在Briefings in Bioinformatics上发表文章MESPool: Molecular Edge Shrinkage Pooling for hierarchical molecular representation learning and property prediction。作者提出了一种基于边缘(或化学键)的分子边缘收缩池化(Molecular Edge Shrinkage Pooling，MESPool)方法。MESPool保留了关键的边，并将官能团内的其他边进行收缩，从而能够在保留原始图的连接的情况下搜索分子中的关键结构。实验结果表明MESPool的性能优于以前的方法。背景分子性质预测是药物发现的一项基本任务，在计算机辅助药物发现的工作流中起着至关重要的作用，因为许多方法依赖于预测的分子性质来评估、选择和生成分子。近年来，人工智能驱动的分子性质预测方法已成为先导化合物发现与优化领域的热点。同时，图神经网络(GNN)在图表示学习方 ………………………………