生物医学知识图（KGs）加速了药物发现，但标准流程假设查询分子已经作为图实体存在，导致未注册的分子与图断开。我们通过引入MolBioKG解决了这个冷启动挑战，即外图分子问题。该系统通过多分辨率结构锚定，将未见分子接地到生物医学证据中。它连接了274万个分子（用骨架、片段、功能性团和指纹表示）到一个960万边的KG。仅凭SMILES字符串，MolBioKG检索出结构相关的图实体并遍历它们的生物医学邻域，而无需任务特定训练。它具有两个推理机制：使用互惠排名融合的静态多锚点检索和Adapt-KG，一种使用LLM策略的自适应遍历工具。评估了图内链接恢复、复杂多跳推理和外图泛化，MolBioKG优于强大的基线。在多跳推理和外图目标召回率方面，它将Hits@10从0.585提高到0.876，从0.145提高到0.269，同时确保预测保留可追溯的结构锚点和源归属的KG证据。博主点评： MolBioKG通过多分辨率结构锚定，将外图分子接地到生物医学知识图中，显著提高了多跳推理和外图目标召回率，具有广泛的应用前景。