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EnSol：环境感知图神经网络预测分子溶解度
研究者提出 EnSol，一个环境感知的概率框架，将溶质与溶剂表示为分子图并分别学习表示，通过交叉注意力捕捉相互作用，温度经特征调制直接注入溶剂环境，并用混合密度网络预测完整溶解度分布。在 SolProp 与 Leeds 基准上分别取得 0.876 和 0.601 的 Spearman 相关，优于现…
arXiv cs.LG42 天前
#分子性质预测
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程序化预训练提升分子性质预测
论文提出三阶段训练流程：程序化预训练、SMILES分子预训练与下游微调，探索在接触分子数据前从抽象程序化数据中学习归纳偏置。在亲脂性任务上测试误差降低4.8%，效果在数据稀缺时最强，且可迁移信息主要集中于注意力层。
arXiv cs.LG46 天前
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GRACE：早期融合几何残差加合物条件化预测碰撞截面
碰撞截面（CCS）是离子迁移质谱中常用的分子注释描述符，但预测困难，因为其反映气相分子离子的尺寸、形状与电离状态。多数预测器忽略显式3D结构或将加合物身份作为晚期类别特征。作者提出GRACE，通过早期融合的几何残差加合物条件化适配预训练分子几何编码器，在9000余条实验记录上三种划分均取得最佳平均…
arXiv cs.LG49 天前