基于多模态自动编码器的药物-靶点相互作用预测研究

（1）项目利用重启随机游走和正点互信息方法，计算药物和靶点多种相似性度量的拓扑相似性
矩阵；采用多模态自动编码器融合药物(靶点)的多个拓扑相似性矩阵，自动学习药物（靶点）的特征；
基于药物和靶点的特征，利用深度神经网络预测未知的药物-靶点相互作用。
（2）项目采用python语言，深度学习方法对生物信息学数据进行分析。