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.2022年4月;44(4):1963-1973.
doi:10.1109/TPAMI.2020.3032718。 Epub 2022年3月4日。

化合物QSAR/QSPR模型学习的图形信号处理方法

化合物QSAR/QSPR模型学习的图形信号处理方法

宋晓英等。 IEEE跨模式分析机智能. 2022年4月.

摘要

化合物的活性/性质和结构之间的定量关系在化学应用中至关重要。为了了解这种定量关系,人们设计了数百个分子描述符来描述结构,主要是基于分子图的顶点和边的属性。然而,对于具有相同分子图的不同化合物,许多描述符退化为相同的值,导致模型失败。在本文中,我们为分子图的每个顶点设计了一个多维信号,以导出具有更高可分辨性的新描述符。我们将新的和传统的描述符视为从描述符数据中学习到的描述符图上的信号,并使用从描述符图导出的拉普拉斯滤波器增强描述符的差异性。结合模型学习技术,我们提出了一种基于图形信号处理的方法,以获得可靠的新模型,用于学习定量关系和预测化合物的性质。我们还提供了沸点模型的化学见解。通过实验验证了该方法的有效性和优越性。

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