Journal of Chemical Information and Modeling 2026年9月14日该工作提出SSE-DDI框架，在分子线图中以化学键为基本表示单元进行选择性子结构编码，并通过边融合图变换器与经精炼的SMILES来源Morgan指纹相似性剖面加以补充，在DrugBank与Twosides数据集的转导与归纳设置下于多项指标上优于代表性基线，消融与可视化分析支持选择性编码的有效性并凸显与药物相互作用相关的分子子结构。该工作提出SSE-DDI框架，在分子线图中以化学键为基本表示单元进行选择性子结构编码，并通过边融合图变换器与经精炼的SMILES来源Morgan指纹相似性剖面加以补充，在DrugBank与Twosides数据集的转导与归纳设置下于多项指标上优于代表性基线，消融与可视化分析支持选择性编码的有效性并凸显与药物相互作用相关的分子子结构。SSE-DDI：以键为中心的选择性子结构编码用于药物相互作用预测该工作提出SSE-DDI框架，在分子线图中以化学键为基本表示单元进行选择性子结构编码，并通过边融合图变换器与经精炼的SMILES来源Morgan指纹相似性剖面加以补充，在DrugBank与Twosides数据集的转导与归纳设置下于多项指标上优于代表性基线，消融与可视化分析支持选择性编码的有效性并凸显与药物相互作用相关的分子子结构。该工作提出SSE-DDI框架，在分子线图中以化学键为基本表示单元进行选择性子结构编码，并通过边融合图变换器与经精炼的SMILES来源Morgan指纹相似性剖面加以补充，在DrugBank与Twosides数据集的转导与归纳设置下于多项指标上优于代表性基线，消融与可视化分析支持选择性编码的有效性并凸显与药物相互作用相关的分子子结构。