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一、任务背景与意义
肌萎缩侧索硬化症（ALS）是一种致命的神经退行性疾病，目前尚无有效治愈方法。传统药物发现流程耗时长、成本高，而人工智能技术为加速药物发现提供了新途径。本文设计并实现了一个基于图神经网络（GNN）的…基于图神经网络的ALS候选药物预测模型设计与实现
一、任务背景与意义
肌萎缩侧索硬化症（ALS）是一种致命的神经退行性疾病，目前尚无有效治愈方法。传统药物发现流程耗时长、成本高，而人工智能技术为加速药物发现提供了新途径。本文设计并实现了一个基于图神经网络（GNN）的ALS候选药物预测模型，通过整合分子图结构信息和生物活性数据，实现对潜在治疗ALS化合物的高效筛选。
二、系统架构设计 #mermaid-svg-MlraFgxlzDtIn2M1 {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-MlraFgxlzDtIn2M1 .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-MlraFgxlzDtIn2M1 .
