NeurIPS 2020 | MVGNN+：基于多视图图神经网络的分子性质预测

原文标题：Multi-View Graph Neural Networks for Molecular Property Prediction

论文地址：https://ml4molecules.github.io/papers2020/ML4Molecules_2020_paper_5.pdf

一、问题提出

如何在单一模型中恰当地集成节点信息和边信息是首要的挑战问题。

可解释性对于药物的发现是非常重要的。理解底层模型如何工作还将帮助人们找出确定某些属性的关键组件。

二、模型

1、前置知识

分子c用graph 表示，Gc = (V,E)，V为p个节点集合（即分子中原子个数），E为q条边的集合（即分子中键的条数），满足(vi,vj)∈E，Nv表示图中节点V的邻域集。将节点v的特征表示为xv∈Rdn，将边(v, k)的特征表示为evk∈Rde，其中dn和de分别表示节点和边的特征维数。节点特征和边特征是初始化学相关特征，如原子质量和键类型。将属性y表示为预测任务的目标，对于分类任务，它是二进制值，对于回归任务，它是实值，这取决于属性类型。因此属性预测任务为：

任务定义为：给定一个分子c和它的graph Gc，分子性质预测的目标是根据Gc映射出的图形表示ξc来预测分子的性质yc

补充材料：

节点/边特征提取包括两个部分:1)通过迭代聚合相邻节点/边缘特征构建节点/边缘信息;2)分子级特征，是RDKit为捕获全局分子信息而生成的附加的分子级特征。

RDKit特性与节点/边embedding连接在一起，通过最终的fc来进行预测。

2、Multi-View Graph Neural Network (MVGNN)

包含节点中心编码器(Node-central Encoder)和边中心编码器(Edge-central Encoder)两个并行阶段，分别负责根据图拓扑和节点/边特征，生成节点/边embedding矩阵。使用message passing neural network【Neural message passing for quantum chemistry(ICML2017)】作为backbone，分别设计两个Encoder。接下来，MVGNN采用self-attentive aggregation的方法学习每个embedding的不同权重，生成Graph Embedding。此外，在节点中心编码器(Node-central Encoder)和边中心编码器(Edge-central Encoder)之间共享self-attentive aggregation，以加强节点信息和边信息的学习。self-attentive aggregation，MVGNN将两个graph embedding+两个独立的FC层，根据具体的预测任务拟合损失函数。

为了稳定这种双体系结构的训练过程，使用了一个Disagreement loss来强制两个独立的FC层有彼此相似的输出。

1）Node-central and Edge-central Encoders

消息传递神经网络(MPNN)可以被看作是graph中信息扩散的模拟。特别地，它聚合并传递相应邻居节点的特征信息来生成新的embedding。以MPNN为backbone。

节点中心编码器（Node-central Encoder）：

其中Node-MPN初始输入为：

在l + 1步时，Node-MPN通过聚合相邻节点u∈Nn和自身先前的状态来更新节点v的状态，并将相应的边特征evu作为附加特征生成节点v的新状态。

经历L步扩散。利用Node-Node Transfer，具有不同的权重矩阵Wnout∈Rdout×(de+dhid)，得到最终的节点embedding:

这个Transfer可以引入更多的参数和非线性来增强Node-MPN的描述能力。Hn = [ho1，···，hop]∈Rdout×p为Node-MPN的输出embedding，其中dout为输出embedding的维数。

边中心编码器（Edge-central Encoder）：

节点可以看作是connections，边可以看作是entities。因此，可以在L(G)上模拟Node-MPN执行通过边的消息。即给定一条边(v, w)，边中心编码器中基于边的MPN (Edge-based MPNN (Edge-MPN) )的表达式为:

其中Edge-MPN初始输入为：

消息传递和状态更新阶段与Node-MPN类似。Edge-MPN也包含L个步骤，并在节点上多传递one more round 消息，将edge-wise embedding转化为node-wise(通过Edge-Node Transfer)：

Edge-MPN的最终输出表示为He = [ho1，···，hop]∈R dout×p。

3、The Self-attentive Readout for Graph-level Embedding

为了得到固定长度的graph表示，需readout transformation，以消除node size variance and permutation variance。引入的self-attention来学习节点的重要性，并将节点embedding编码为一个大小不变的graph embedding向量，即给定节点中心编码器Hn∈Rdout×p的输出，定义node上的Self-attentive Readout：

W1和W2是两个权重矩阵，在两个子模型之间共享，以实现多视图训练过程中特征信息的binding and communicating。根据得到的自注意S，生成涉及图embedding ξ值的大小不变量和节点重要性。（可通过全连接层+tanh激活函数+全连接层 + 点积 + Flatten层）

4、The Loss of MVGNN

将节点中心和边中心编码器ξn和ξe得到的graph embedding输入到两个全连接中，分别获得两种编码器的预测。Loss：

Lpred为两条路径embedding的预测监督损失，Ldis为偏差损失，λ是一个超参数。

三、Experiments & Results

11个基准数据集的7个baseline进行比较。6/11为分类任务。其余为回归任务，所有分类任务由AUC-ROC评估。分类任务应用AUC-ROC评估，回归任务应用MAE和RMSE评估。按骨架划分数据集，8:1:1

1、Performance Evaluation

分类：

回归：

2、Visualization of the Interpretability Results

将来自ClinTox数据集的特定分子与每个原子相关的已知注意可视化，并以毒性为标签

如上：1)大多数负责构建分子拓扑结构的碳原子(C)没有得到重视。2)MVGNN还促进官能团的学习，对分子毒性有印象，例如，毒性官能团三氟甲基因毒性而闻名，这在上图中显示了极高的关注度。

上图提供整个ClinTox数据集的attention值的综合统计数据。展示每个单一元素的平均注意值，以及它们的总出现次数。值得注意的是：1)频率高的原子不受高度重视，如C。2)频率低但重视值高的原子一般是重元素。例如，汞因其毒性而广为人知。对于原子应考虑不同的权重。