GMPNN：Drug-drug interaction prediction with learnable size-adaptive molecular substructures.

MPNN介绍

https://blog.csdn.net/oldmao_2001/article/details/113571930?spm=1001.2014.3001.5506
MPNN可看上面的这篇博客，我觉得这篇写得比较形象，需要注意的是，MPNN并不是一个模型，而是一类框架，其中心思想就是三个步骤1.消息传递 2.消息聚合 3.更新。

GMPNN

沿用了MPNN的思想，将化学键视作边，单向边
1.最开始的时候，每个节点仅仅具有自己的特征信息
2. MPNN的更新操作（不改变图结构，只更新信息）
3. 最终获得的还是节点的新的embedding，但是这个时候，已经不是纯粹的节点特征了，而是以该节点为中心的官能团结构特征。

案例介绍

如下图所示，左右两个预测值为0.99。右边的有羰基，灰色部分表示中心节点，（MPNN网络之后每个节点都包含的是以该节点为中心的子结构的信息）。
最后用两个药物的子结构信息来进行预测。