化学信息学研究

MolE是一个面向化学的基础模型，结合几何深度学习和Transformer架构，用于学习分子的有意义表示。该模型通过两步预训练过程：首先使用约8.42亿分子的图表示进行自监督学习，然后进行大规模多任务训练来整合生物信息。MolE可用于分子性质预测、分子嵌入计算和相似性搜索等任务，广泛应用于药物发现和化学信息学研究。