基于拓扑指数集合的分子与任意图结构相似性/距离度量新方法

为解决分子图与任意图结构相似性度量难题，研究人员开发了一种基于拓扑指数集合(Topological Indices)的Jaccard/Tanimoto指数计算新方法。该方法通过向量化拓扑指标实现结构差异量化，在烷烃/环烷烃异构体及7顶点连通图测试中展现出全值域覆盖和离散聚类特性，其多项式计算复杂度为复杂图结构分析提供了通用工具。

　　

在化学信息学(Chemoinformatics)与分子图论(Chemical Graph Theory)领域，定量评估分子结构相似性一直是个关键课题。传统方法依赖分子指纹(Molecular Fingerprints)计算Jaccard/Tanimoto相似度指数，而这项研究另辟蹊径——将多种拓扑指数(Topological Indices)编码为特征向量，构建出适用于任意图结构的普适性度量框架。

研究团队在烷烃(Alkane)和环烷烃(Cycloalkane)异构体上展开验证，与5种经典分子指纹法进行统计学对比。更令人振奋的是，该方法在7顶点连通图测试集中展现出全值域(0-1)覆盖能力，其生成的离散型相似度分布具有明显聚类特征，就像给复杂图结构贴上了"条形码"，使细微差异一目了然。

这项技术的两大亮点值得关注：其一突破分子图限制，可处理任意拓扑结构；其二算法仅需多项式时间复杂度，轻松应对大规模图分析。这种兼具通用性和高效性的工具，为药物分子设计、材料基因组学等需要精细结构比对的领域提供了新思路。