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当代基于图自编码器的模型生成的药物及其靶标的潜在表示已被证明可用于预测大型网络上的多种类型的节点对相互作用，包括药物-药物、药物-靶标和靶标-靶标相互作用。然而，大多数现有方法对节点的潜在空间进行建模，其中节点分布是刚性和不相交的；这些限制阻碍了这些方法在节点对之间生成新的链接。在本文中，我们介绍了变分图自编码器 (VGAE) 在多模态网络上建模潜在节点表示的有效性。我们的方法可以为多模态图的每种节点类型生成灵活的潜在空间；嵌入稍后用于预测不同边类型下节点对之间的链接。为了进一步提高模型的性能，我们提出了一种新方法，将捕获每种药物分子结构的摩根指纹与其潜在嵌入连接起来，然后将它们先进行解码阶段以进行链接预测。我们提出的模型在两个多模态网络上表现出了有竞争力的结果：（1）由药物和蛋白质节点组成的多图，以及（2）由药物和细胞系节点组成的多图。我们的源代码可在 https://github.com/HySonLab/drug-interactions 上公开获取。
使用图形上的深度生成模型预测药物间相互作用
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