为了解决在药物发现领域标注数据不足的难题，腾讯AI Lab机器学习团队开发了大规模自监督分子图预训练模型GROVER。作为业界首个开源的基于深度图神经网络的图数据的大规模预训练模型，研究人员可以快速将GROVER作为基础组件应用到需要对小分子进行编码的药物研发相关研究中。推动药物研发相关应用，例如分子属性预测，虚拟筛选等任务效果的提升。该模型包含三个子模型，分别包含12M，48M和107M个参数。方便研究人员根据不同算力需求选择对应的预训练模型进行使用。

开源算法说明：Tencent AI Lab Pre-trained Graph Neural Network Model for Molecular Representation

import numpy as np
import csv
fps = np.load("0.npz")["fps"]
smiles = csv.reader(open("0.csv"))
next(smiles)
# Now you can read smiles and corresponding fingerprints.

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