基于图神经网络的血脑屏障透过性预测模型
（GraphBBB）
Graph BBB模型是一个利用图神经网络（GNN）预测小分子血脑屏障透过性的先进工具。血脑屏障（BBB）是保护大脑的重要屏障，其选择性透过性对药物开发至关重要。Graph BBB模型通过分析分子的图结构数据，提供了精准的透过性预测。我们的Graph BBB模型提供了四种不同的图神经网络模型以供选择：
- GCN（Graph Convolutional Network）：采用图卷积网络，通过逐层聚合节点邻居的信息来学习分子结构的特征。
- GAT（Graph Attention Network）：利用图注意力网络，引入注意力机制，为不同邻居节点分配不同的权重，从而提高特征表示的灵活性和准确性。
- GIN（Graph Isomorphism Network）：使用图同构网络，通过更强的表达能力来捕捉分子图结构的复杂性，适用于高复杂度的分子。
- GAT-GCN：结合GAT和GCN的优点，既利用了注意力机制的灵活性，又保留了图卷积网络的高效性，从而提供更全面的特征学习能力。
Graph BBB模型通过这些先进的GNN模型，对输入的小分子进行深入分析和处理，最终提供准确的血脑屏障透过性预测，助力药物研发和科学研究。