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准确预测分子活性对于有效的药物发现至关重要，但由于数据集有限和嘈杂，因此仍然具有挑战性。我们引入了相似性 - 量化的相对学习（SQRL），这是一个学习框架，将分子活性预测重新定义为结构相似的化合物对之间的相对差异学习。sqrl使用预先计算的分子相似性来增强图形神经网络和其他体系结构的训练，并显着提高了药物疾病中常见的低数据表格的准确性和概括。我们通过在公共数据集和专有行业数据上进行基准测试来证明其广泛的适用性和现实世界的潜力。我们的发现表明，利用相似性相对差异为分子活性预测提供了有效的范例。
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