在分子发现领域，数据往往分散在不同机构和企业之间，由于隐私保护、知识产权和数据安全等限制，难以实现数据共享，从而制约了机器学习模型性能的提升。 该方法将图神经网络与联邦学习框架相结合，在保护数据隐私的同时实现跨机构知识整合。 实验结果表明， 该方法在多种分子性质预测与虚拟筛选任务中显著优于单方训练模型 ，并接近集中式数据训练的性能水平，为多方协作的智能分子研发提供了可行路径。
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