تنبؤ خصائص الجزيء على أساس التضمين الرسومي المكاني

يُعد التنبؤ الدقيق بالخصائص الجزيئية أمرًا مهمًا في تصميم مركبات جديدة، وهو خطوة حاسمة في اكتشاف الأدوية. في هذه الورقة، تم استخدام بيانات الرسوم البيانية للجزيئات للتنبؤ بالخصائص بناءً على الشبكات العصبية للتقوس الرسومي. بالإضافة إلى ذلك، تم تقديم طبقة تضمين الرسم البياني المكاني للتقوس (C-SGEL) للحفاظ على معلومات الاتصال المكانية في الجزيئات. وتم تجميع عدة طبقات C-SGEL لبناء شبكة تضمين الرسم البياني المكاني للتقوس (C-SGEN) لتعلم التمثيل من الطرف إلى الطرف. ولتعزيز متانة الشبكة، تم أيضًا دمج بصمات الجزيئات مع C-SGEN لبناء نموذج مركب للتنبؤ بخصائص الجزيئات. وقد أظهرت تجارب المقارنة التي أجريناها أن طريقة العمل لدينا دقيقة وتحقيق أفضل النتائج على بعض مجموعات البيانات المفتوحة القياسية.