Explainable graph neural networks for organic cages

人工神经网络 计算机科学 图形 人工智能 理论计算机科学
作者
Qi Yuan,Filip Szczypiński,Kim E. Jelfs
出处
期刊:Digital discovery [Royal Society of Chemistry]
卷期号:1 (2): 127-138 被引量:14
标识
DOI:10.1039/d1dd00039j
摘要

We report the development of explainable Graph Neural Networks to predict shape persistence of organic cages. Integrated gradient analysis identifies collapse-inducing molecular fragments and helps chemists design more shape persistent structures.
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