MD-GNN: A mechanism-data-driven graph neural network for molecular properties prediction and new material discovery

可解释性 计算机科学 人工神经网络 机制(生物学) 图形 数据挖掘 人工智能 嵌入 一般化 计算 机器学习 理论计算机科学 算法 数学 哲学 数学分析 认识论
作者
Saian Chen,Aziguli Wulamu,Qiping Zou,Han Zheng,Wen Li,Xi Guo,Han Chen,Taohong Zhang,Ying Zhang
出处
期刊:Journal of Molecular Graphics & Modelling [Elsevier BV]
卷期号:123: 108506-108506 被引量:20
标识
DOI:10.1016/j.jmgm.2023.108506
摘要

Molecular properties prediction and new material discovery are significant for the pharmaceutical industry, food, chemistry, and other fields. The popular methods are theoretical mechanism calculation and machine learning. There is a deviation between the theoretical mechanism calculation results and the experimental data. Machine learning method provides a promising solution. However, the process is lack of interpretability, and the reliability and the generalization depend on the training data. In this paper, a mechanism correction model combined with graph neural network (GNN) model which is based on the fusion of graph embedding and descriptors vector is proposed as backbone network to proceed molecule properties prediction and new material discovery. The molecular structure is input to graph neural network and the abstracted features are fused with numerical features together for training. The experiment data and computing data are designed as label constructor, and then the theoretical computation (mechanism driven model) is fused with the output of GNN (data-driven model) to form a fused model to modulate the output for the molecular property prediction. Experiments for public data set are executed and the results show that Mechanism-Data-Driven Graph Neural Network (MD-GNN) can effectively make the predicted results more accurate. Nineteen molecules by different construction are designed for potential drug discovery, the prediction from the proposed MD-GNN model shows that there are 9 candidates are discovered.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
脑洞疼应助普鲁卡因采纳,获得10
5秒前
zhaoyaoshi完成签到 ,获得积分10
5秒前
chiazy完成签到,获得积分10
6秒前
智慧金刚完成签到 ,获得积分10
6秒前
汉堡包应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
科研通AI2S应助科研通管家采纳,获得10
6秒前
6秒前
迪鸣完成签到,获得积分0
8秒前
浪费青春传奇完成签到 ,获得积分10
11秒前
少女徐必成完成签到 ,获得积分10
11秒前
健壮的思枫完成签到,获得积分10
12秒前
棱擎1号完成签到 ,获得积分10
13秒前
15秒前
tian发布了新的文献求助10
15秒前
panpanliumin完成签到,获得积分0
16秒前
普鲁卡因发布了新的文献求助10
18秒前
Keyuuu30完成签到,获得积分0
18秒前
18秒前
学者风范完成签到 ,获得积分10
20秒前
进退须臾完成签到,获得积分10
21秒前
图图发布了新的文献求助10
21秒前
liujinjin完成签到,获得积分10
22秒前
甜甜醉波完成签到,获得积分10
22秒前
小不完成签到 ,获得积分10
23秒前
小心薛了你完成签到,获得积分10
29秒前
与离完成签到 ,获得积分10
29秒前
感性的俊驰完成签到 ,获得积分10
33秒前
疯狂的凡梦完成签到 ,获得积分10
34秒前
桥豆麻袋完成签到,获得积分10
35秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
36秒前
Hello应助幸福的杨小夕采纳,获得10
36秒前
Lighten完成签到 ,获得积分10
37秒前
lyj完成签到 ,获得积分10
38秒前
成就茗完成签到 ,获得积分10
40秒前
ZD完成签到 ,获得积分10
49秒前
51秒前
英姑应助普鲁卡因采纳,获得10
54秒前
冰糕发布了新的文献求助10
56秒前
BettyNie完成签到 ,获得积分10
58秒前
优雅的平安完成签到 ,获得积分10
58秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038112
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575788
关于积分的说明 11373801
捐赠科研通 3305604
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022