scientific-graph-neural-networks

name	scientific-graph-neural-networks
description	グラフニューラルネットワーク (GNN) スキル。PyTorch Geometric・TorchDrug・ DeepChem を活用し、分子特性予測・タンパク質モデリング・知識グラフ推論・ ノード/グラフ分類を支援。 「GNN で分子特性を予測して」「グラフ分類して」「ナレッジグラフ推論して」で発火。

Scientific Graph Neural Networks

グラフニューラルネットワーク (GNN) のための解析スキル。 分子グラフ、タンパク質構造、知識グラフなどの構造化データに対する 深層学習を支援する。

When to Use

• 分子特性予測（溶解度・毒性・ADMET・活性）
• タンパク質機能予測・相互作用予測
• 知識グラフ埋め込み・リンク予測
• ノード分類・グラフ分類・グラフ回帰
• 分子生成・レトロシンセシス計画
• ソーシャル/バイオネットワーク解析

Quick Start

GNN パイプライン

Phase 1: Graph Construction
  - 分子 SMILES → 分子グラフ変換
  - タンパク質 PDB → 接触マップグラフ
  - ノード/エッジ特徴量設計
    ↓
Phase 2: Model Selection
  - GCN / GAT / GIN / GraphSAGE / SchNet
  - Message Passing 方式選択
  - プーリング戦略 (mean, sum, attention)
    ↓
Phase 3: Training
  - データ分割 (scaffold split 推奨)
  - ミニバッチローダー設定
  - 学習率スケジューラ
    ↓
Phase 4: Evaluation
  - ROC-AUC / RMSE / MAE
  - 5-fold CV or scaffold split
  - MoleculeNet ベンチマーク比較
    ↓
Phase 5: Interpretation
  - GNNExplainer / Attention 可視化
  - 分子部分構造の寄与分析
  - SHAP for graphs
    ↓
Phase 6: Deployment
  - モデルエクスポート (ONNX)
  - バッチ推論パイプライン
  - 予測レポート生成

Workflow

1. PyTorch Geometric: 分子特性予測

import torch
import torch.nn.functional as F
from torch_geometric.nn import GCNConv, GATConv, GINConv, global_mean_pool
from torch_geometric.data import Data, DataLoader
from torch_geometric.datasets import MoleculeNet
from rdkit import Chem
import numpy as np


 ():
    
    mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
     mol  :
         

    
    atom_features = []
     atom  mol.GetAtoms():
        features = [
            atom.GetAtomicNum(),
            atom.GetDegree(),
            atom.GetFormalCharge(),
            (atom.GetHybridization()),
            (atom.GetIsAromatic()),
            atom.GetTotalNumHs(),
            atom.GetNumRadicalElectrons(),
        ]
        atom_features.append(features)

    x = torch.tensor(atom_features, dtype=torch.)

    
    edge_index = []
     bond  mol.GetBonds():
        i, j = bond.GetBeginAtomIdx(), bond.GetEndAtomIdx()
        edge_index.extend([[i, j], [j, i]])  

    edge_index = torch.tensor(edge_index, dtype=torch.long).t().contiguous()

     Data(x=x, edge_index=edge_index)



 (torch.nn.Module):
     ():
        ().__init__()
        .convs = torch.nn.ModuleList()
        .convs.append(GCNConv(in_channels, hidden_channels))
         _  (n_layers - ):
            .convs.append(GCNConv(hidden_channels, hidden_channels))
        .convs.append(GCNConv(hidden_channels, hidden_channels))
        .lin = torch.nn.Linear(hidden_channels, out_channels)

     ():
         conv  .convs:
            x = conv(x, edge_index)
            x = F.relu(x)
            x = F.dropout(x, p=, training=.training)

        
        x = global_mean_pool(x, batch)
        x = .lin(x)
         x



 (torch.nn.Module):
     ():
        ().__init__()
        .conv1 = GATConv(in_channels, hidden_channels, heads=heads, dropout=)
        .conv2 = GATConv(hidden_channels * heads, hidden_channels, heads=, dropout=)
        .lin = torch.nn.Linear(hidden_channels, out_channels)

     ():
        x = F.elu(.conv1(x, edge_index))
        x = F.elu(.conv2(x, edge_index))
        x = global_mean_pool(x, batch)
        x = .lin(x)
         x