基于原始分子图的神经网络属性预测 该代码是在阿斯利康进行的两项工作的基础： 我的硕士学位论文 Me和Michael Withnall的论文《 的中，本文提到的三个模型引用了以下代码和论文的模型： SELU-MPNN-> GGNN AMPNN-> AttentionGGNN GGNN EMNN-> EMN 论文的技术细节更为丰富，但并未经过同行评审，其中包含错误生成的ESOL数据集结果。 本文包含了更详尽，更仔细地生成的结果集。 相关工作 最重要的四篇相关论文是： 提供了一个图神经网络作为本工作以及以下论文的基线 定义了图表的神经网络的MPNN框架，在该代码实现为抽象类SummationMPNN 提供了一种用于节点分类的模型，该模型具有消息聚合步骤，该步骤不适合MPNN框架，但可以适合作为抽象AggregationMPNN类实现的更通用的框架，在计算上可以看作是较轻的变体。当前

GPCRdb数据存储库 该存储库是GPCRdb的参考数据（源数据）的收集点。 有关更多信息，请参阅我们的。