一种基于分子线图结构的分子性质预测方法

本发明公开了一种基于分子线图结构的分子性质预测方法。本发明包括以下步骤：首先采集药物分子的SMILES分子式，进行预处理以提取分子指纹和分子描述符。然后将分子线图结构作为模型输入，通过基于Transformer的图神经网络MolGraphTrans，计算分子线图的特征表示，并预测分子性质。该方法引入了子结构掩码、多头注意力机制、路径编码和距离编码，以更好地捕捉分子结构特征。最后通过低秩线性层和多头注意力层优化预测性能。与现有技术相比，本发明提高了分子性质预测的准确性和效率，适用于药物筛选和优化。