PolyGraphPy：面向原子模拟与机器学习驱动聚合物设计的统一 Python 框架
该工作提出开源统一 Python 框架 PolyGraphPy，将基于 DFTB+ 的量子力学计算自动化以构建单体、均聚物与交替共聚物的结构化数据集，并集成采用随机图表示的贝叶斯图神经网络进行性质预测（如静态极化率）与不确定性量化，同时纳入基于 SELFIES 的生成式预训练 Transformer 和基于 BRICS 图碎片的遗传算法两种互补生成模型用于目标分子的从头设计，并在丙烯酸酯数据集上展示了这一可高度定制的端到端流程。