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野外分子性质预测的两阶段预训练

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内容提要

本文探讨了神经网络和变压器模型在分子属性预测中的进展，特别是ChemBERTa和DMP模型在分子表示学习中的应用。研究表明，结合图表示和SMILES序列的预训练方法能显著提升预测性能。此外，AdaMR和Uni-Mol2模型在多个任务中表现优异，MoleX框架则解决了可解释性问题，提升了预测准确性。

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神经网络，尤其是图卷积神经网络，在分子属性预测中展现出强大的能力。通过计算分子指纹和构建分子表示，这些模型能够有效捕捉分子的复杂特性，为化学研究提供了新的工具和思路。

多领域预训练方法在化学属性预测中取得了显著进展，尤其是在数据稀缺的情况下。这种方法通过利用多样化的数据集，提升了模型的性能和泛化能力，为低数据任务提供了新的解决方案。

在分子性质预测中，可解释性是一个关键问题。MoleX框架通过结合大型语言模型和线性模型的优点，解决了复杂非线性模式捕获不足的问题，确保了预测结果的可解释性和校准能力，提升了模型的实用性。

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ChemBERTa模型对transformers在分子表示学习中的潜力进行了系统评估，并提供了77M SMILES的数据集用于自监督预训练。

DMP模型结合了分子的图表示和SMILES序列，经过测试在多种分子特性预测任务中表现出色。

AdaMR模型采用可调节的分子编码器和分子规范化任务，提升了多个下游任务的效果。

Uni-Mol2模型是迄今为止最大的分子预训练模型，具有1.1亿参数，并在下游任务中展现了一致性的性能改进。

MoleX框架解决了可解释性问题，结合了大型语言模型和线性模型的优点，提升了预测性能和可解释性。

多领域预训练为化学属性预测带来了突破，特别是在低数据任务中表现更佳，提升了性能和泛化能力。

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