将分子结构映射到气味感知是嗅觉中的一个关键挑战。我们使用图神经网络生成了一个主气味图（POM），该图保留了感知关系，并能够预测先前未表征气味的气味质量。该模型在描述气味质量方面与人类一样可靠：在一个由400种样本外气味剂组成的前瞻性验证集上，该模型生成的气味分布与经过训练的小组平均值比中间小组成员更接近。通过应用简单、可解释、具有理论根的变换，POM在其他几个气味预测任务中的表现优于化学信息学模型，表明POM成功地编码了结构-气味关系的广义映射。这种方法广泛地实现了气味预测，并为气味数字化铺平了道路。（DOI：10.1126/science.ade4401）

转自：“鲸锐学术”微信公众号

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