4.4 图神经网络在分子表征中的实践

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4.4 图神经网络在分子表征中的实践 4.4 图神经网络在分子表征中的实践在药物发现与动植物品种设计的前沿交叉地带，我们正经历一场由数据驱动向智能驱动跃迁的深刻变革。第四章所聚焦的“数据驱动与人工智能融合”框架，本质上是在探索如何将海量、异构、高维的生物化学信息转化为可计算、可推理、可优化的知识体系。而在这一宏大图景中，图神经网络（Graph Neural Networks, GNNs）正扮演着承前启后的关键角色——它不仅是连接分子结构与功能预测的桥梁，更是实现从“经验试错”到“理性设计”的核心技术引擎。为何是图？因为自然界中最基本的功能单元——无论是小分子药物、天然产物，还是蛋白质、基因调控网络——其本质都是一种拓扑结构。