用于药物发现的图神经网络研究进展
机器学习
2025-06-03 v1 定量方法
摘要
在本文中，我们回顾了图神经网络在计算药物发现领域的最新进展及其作用，包括分子生成、分子性质预测和药物相互作用预测。通过总结该领域的最新进展，我们强调了 GNN 理解复杂分子模式的能力，同时探讨了其当前与未来的应用。我们首先考察了各种分子表示方法，随后根据输入类型和下游应用任务对现有 GNN 模型进行了详细讨论与分类。我们还收集了适用于各种应用的常用基准数据集列表。最后，我们对全文进行了简要讨论，并总结了这一重要研究领域的共同趋势。
引用
@article{arxiv.2506.01302,
title = {Recent Developments in GNNs for Drug Discovery},
author = {Zhengyu Fang and Xiaoge Zhang and Anyin Zhao and Xiao Li and Huiyuan Chen and Jing Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.01302},
year = {2025}
}