作为深耕数据科学领域的探索者，我们长期聚焦分子数据的特征挖掘与应用。

由Kaizong Ye，Liao Bao撰写

在为医药研发企业提供技术咨询服务时，发现传统图神经网络在解析分子结构关联、处理小样本数据时存在明显短板。

例如，某药企在筛选抗癌小分子活性时，因模型无法有效捕捉分子间基序共性，导致候选分子筛选效率低下。

× 数据预处理数据清洗：仔细检查分子图数据，去除错误或不完整的分子结构。例如，在一些从实验数据转换而来的分子图中，可能存在化学键连接错误、原子类型标注错误等情况。可以使用专业的化学信息学软件（如 RDKit ）对分子结构进行规范化处理，确保每个分子图都具有合理的结构和化学性质。特征工程：为分子图中的原子和边添加合适的特征。除了原子类型、电荷、价态等基本特征外，还可以考虑计算原子的局部环境描述符，如原子周围的原子类型分布、距离信息等。对于边，可以添加键的类型（单键、双键、三键等）、键长等特征。这些额外的特征可以为 GNN 提供更丰富的信息，帮助模型学习到更有判别力的表示。数据划分：合理划分训练集、验证集和测试集。可以采用分层抽样的方法，确保每个子集的类别分布与原始数据集相似，这样可以避免模型在训练过程中出现偏差。同时，也可以进行多次随机划分，取平均结果来评估模型的性能，以获得更可靠的评估指标。模型选择与设计选择合适的 GNN 架构：常见的 GNN 架构有图卷积网络（GCN）、图注意力网络（GAT）、图同构网络（GIN）等。不同的架构适用于不同类型的分子图数据。例如，GCN 适用于处理具有规则结构的分子图，它通过聚合邻居节点的信息来更新节点表示；GAT 引入了注意力机制，可以自适应地分配邻居节点的权重，对于处理复杂结构和具有不同重要性的节点更加有效；GIN 则被证明在捕捉图的同构信息方面具有优势。在实际应用中，可以尝试多种架构，通过实验对比来选择最适合的模型。设计定制化的模型：根据分子图分类任务的特点，可以对基本的 GNN 架构进行改进和扩展。比如，为了更好地捕捉分子中的长程相互作用，可以在模型中加入跳跃连接或多尺度的信息融合机制；如果关注分子中的特定子结构，可以设计专门的模块来提取和利用这些子结构的信息。此外，还可以结合其他深度学习模型，如循环神经网络（RNN）或多层感知机（MLP），来进一步增强模型的表达能力。超参数调优：GNN 模型通常有许多超参数，如层数、隐藏层维度、学习率、注意力头的数量等。使用合适的超参数调优方法，如随机搜索、网格搜索或贝叶斯优化，可以找到最优的超参数组合。在调优过程中，要注意避免过拟合，可以使用验证集来监控模型的性能，并在验证集上表现最佳时停止训练。训练与优化损失函数选择：对于分子图分类任务，常用的损失函数是交叉熵损失函数。但在一些不平衡的数据集上，简单的交叉熵损失可能会导致模型偏向于预测数量较多的类别。此时，可以使用加权交叉熵损失，根据类别样本数量的比例为每个类别设置不同的权重，以平衡类别之间的影响；或者采用焦点损失（Focal Loss），它可以自动调整对简单样本和困难样本的关注程度，更加关注那些难以分类的样本。训练技巧：采用合适的训练技巧可以提高模型的训练效率和性能。例如，使用批量归一化（Batch Normalization）可以加速模型的收敛速度，减少梯度消失和梯度爆炸的问题；使用早停法（Early Stopping）可以防止模型在训练集上过拟合，当验证集上的性能不再提升时，及时停止训练。此外，还可以尝试不同的优化器，如 Adam、Adagrad、RMSProp 等，根据模型的特点和数据集的规模选择最适合的优化器。模型集成：通过集成多个不同的 GNN 模型，可以提高模型的泛化能力和稳定性。可以采用投票法（Voting），即让多个模型进行预测，然后根据它们的预测结果进行投票来确定最终的分类；也可以采用平均法（Averaging），将多个模型的预测概率进行平均后再进行分类。此外，还可以使用堆叠集成（Stacking）的方法，将多个模型的输出作为输入，训练一个新的模型来进行最终的预测。结果评估与分析评估指标选择：除了常用的准确率、召回率、F1 值等指标外，对于分子图分类任务，还可以考虑使用 ROC 曲线下面积（AUC – ROC）、精确率 – 召回率曲线下面积（AUC – PR）等指标。AUC – ROC 可以综合评估模型在不同阈值下的分类性能，AUC – PR 则更适合于不平衡数据集的评估，它能够更准确地反映模型在正例样本上的预测能力。可视化分析：对模型的预测结果进行可视化分析，有助于理解模型的行为和性能。可以使用分子可视化工具（如 RDKit 提供的可视化功能、PyMol 等）将分子图可视化，并标记出模型预测错误的分子。通过观察这些错误样本的结构特点，可以发现模型的不足之处，例如是否存在某些特定的子结构或化学性质导致模型误判，从而有针对性地对模型进行改进。误差分析：对模型的预测误差进行详细分析，包括分析误差的来源和分布。误差可能来源于数据的噪声、模型的表达能力不足、特征工程的不完善等。通过误差分析，可以确定下一步的改进方向，比如是否需要进一步清洗数据、调整模型架构或优化特征工程方法。领域知识融合结合化学知识：将化学领域的专业知识融入到模型中。例如，根据化学中的反应机理和分子活性理论，设计特定的特征或模块来引导模型学习与分子性质相关的信息。可以利用化学中的官能团知识，为分子图中的官能团添加额外的标签或特征，让模型更容易捕捉到官能团对分子分类的影响。参考领域文献：关注分子图分类领域的最新研究文献，了解其他研究者在处理类似问题时所采用的方法和技巧。文献中可能会提供一些关于数据预处理、模型设计或结果分析的新思路，通过借鉴这些经验，可以避免重复劳动，提高研究效率。同时，也可以与领域内的专家进行交流，获取他们的专业意见和建议，进一步完善自己的研究工作。通过以上实践经验，可以更好地利用图神经网络进行分子图分类任务，提高模型的性能和可靠性，为药物研发、材料科学等领域的研究提供有力支持。

基于此，我们构建了图神经网络GNN体系，通过基序关联建模、多任务学习等策略，突破分子图特征表示瓶颈。

本专题整合该项目核心成果，从基序挖掘到模型落地全流程拆解。专题项目文件已分享在交流社群，阅读原文进群和600+行业人士共同交流和成长。

一、分子基序挖掘与异构图构建逻辑

（一）基序挖掘：从分子结构到特征符号

分子基序是分子图中重复出现的子结构，如药物分子中的苯环、碳链片段，蕴含关键化学信息。我们采用“结构提取-特征过滤”两步法：

结构提取：遍历分子图，识别键（如单键、双键）、环（如苯环、五元环）作为基础基序，通过去重构建初始基序库。以Tosic Acid分子为例，可提取6种基序结构，经去重保留5种核心基序（对应代码逻辑：extract_motifs函数遍历分子图，利用图遍历算法识别键与环结构）。
特征过滤：引入TF – IDF算法量化基序价值，过滤“高频无意义”基序。计算公式为：TF−IDF=TF×IDF其中，TFTF（词频）是基序在分子中出现频率，IDFIDF（逆文档频率）反映基序在全数据集的独特性。通过该算法，筛选出对分子分类最具区分度的基序，构建精简词汇表（代码实现：build_motif_vocabulary函数统计基序TF – IDF值，按重要性排序生成词汇表）。

（二）异构图构建：连接分子与基序的知识网络

基于基序词汇表，构建“分子-基序”异构图，实现跨分子的结构关联：

节点与边定义：分子节点代表数据集内的分子样本，基序节点对应筛选后的基序；“分子-基序”边表示分子包含该基序（权重为基序TF – IDF值），“基序-基序”边表示基序在分子中共享原子（权重为点互信息PMI ）。
构建流程：先添加分子、基序节点，再依据基序归属关系建立“分子-基序”边，最后通过原子共享检测构建“基序-基序”边（代码逻辑：construct_heterogeneous_graph函数调用DGL库，依次完成节点创建、边连接与权重赋值）。

二、图神经网络（GNN）架构解析

（一）双路径特征学习设计

GNN采用“原子级+基序级”双路径架构，同步捕捉分子局部化学环境与全局基序关联：

原子级路径：复用GIN图神经网络，对分子原子、键结构编码，保留局部化学特征（代码模块：atom_gnn类继承GIN，实现原子特征的消息传递与聚合）。
基序级路径：定制异构图神经网络（HeteroGraphConv ），学习“分子-基序-基序”的跨节点信息交互。通过基序节点传递，分子可获取其他分子的基序共享信息，弥补小样本数据不足（代码实现：motif_gnn类定义异构图卷积规则，处理“contains”“interacts”等边类型）。

作者

Kaizong Ye

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（二）模型训练与优化策略

多任务学习：针对小分子数据集样本少的问题，整合多个相关数据集构建统一异构图，实现知识迁移。例如，在mutagenicity、carcinogenicity预测任务中，共享基序节点使模型学习跨任务分子特征（训练逻辑：multi_task_training函数加载多数据集，通过共享异构图实现多任务联合训练）。
计算效率优化：采用边采样策略，优先保留“分子-基序”边，分层精简“基序-基序”边，在不损失核心信息前提下，降低内存占用40%（实验验证：在OGBG – MOLHIV数据集，边采样后模型内存从10GB降至6GB，ROC – AUC仅下降0.5% ）。

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三、关键代码模块与功能说明

以下为GNN核心代码片段，展示基序处理、模型构建与训练流程：

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# 基序提取与词汇表构建
def extract_motifs(molecule_graph):
 # 从分子图中提取键、环结构作为基序
 bonds = molecule_graph.get_bonds() # 获取分子键结构
def build_motif_vocabulary(molecular_datasets):
 # 统计基序并计算TF - IDF构建词汇表
 all_motifs = []
 all_motifs.extend(extract_motifs(mol)) # 收集所有基序
 # 计算TF - IDF筛选重要基序
 motif_tfidf = {motif: (all_motifs.count(motif)/len(all_motifs)) * 
for motif in set(all_motifs)}
 return [motif for motif, _ in sorted(motif_tfidf.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)] # 按重要性排序
# 异构图神经网络模型
 def __init__(self, in_feats, hidden_feats, num_classes, num_motifs):
 super().__init__()
 self.atom_gnn = GIN(in_feats, hidden_feats) # 原子级特征学习
 # 基序级异构图卷积，处理分子-基序、基序-基序交互

四、实验验证与应用价值

（一）方法性能对比

通过TUDataset、开放基准数据集验证，GNN在多任务中表现优异：

TUDataset对比 ：在PTC、MUTAG等数据集，OURS（即GNN ）分类准确率全面超越PatchySAN、GCN等基线方法。如MUTAG数据集，OURS准确率达96.3%±2.6，较GCN提升10.7个百分点。

（二）训练设置与模块消融实验（对应图表放置：实验分析段落旁）

训练集规模影响 ：在PTC数据集，结合高重叠率数据集（如PTC_FR ）训练时，模型在小比例训练集（10% ）上仍保持高准确率（74.0%±1.7 ），验证多数据集学习的有效性。
模块必要性验证 ：对比无motif – motif交互的变体模型，GNN在PTC、MUTAG数据集准确率分别提升2.4%、1.7%，证明基序交互模块对特征学习的增益。