本研究介绍了一种名为MGSSL的基于图形的分子数据自我监督学习方法，通过自生成基元的预训练框架，捕获分子图中的丰富信息，并在不同基准任务上实验，结果显示该方法优于最先进的基线。

本研究介绍了一种新的基于图形的分子数据自我监督学习方法MGSSL，通过自生成基元的预训练框架，捕获分子图中的丰富信息，并在下游基准任务中表现优于最先进的基线。

该研究提出了一种名为MGSSL的基于图形的自我监督学习方法，用于分子数据。他们使用自生成基元的预训练框架来捕获分子图中的信息，并在不同的下游基准任务上进行了广泛实验，表明该方法优于所有最先进的基线。

该研究提出了一种名为MGSSL的基于图形的分子数据自我监督学习方法，使用自生成基元的预训练框架来捕获分子图信息，并在不同的下游基准任务上进行了广泛实验，表明其优于所有最先进的基线。