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动机：预测可靠的药物-靶标相互作用 (DTI) 是计算机辅助药物设计和再利用中的一项关键任务。在这里，我们提出了一种基于数据融合的 DTI 预测新方法，该方法建立在 NXTfusion 库之上，通过将矩阵分解范式扩展到实体关系图上的非线性推理来推广它。结果：我们在五个数据集上对我们的方法进行了基准测试，并将我们的模型与最先进的方法进行了比较。我们的模型优于大多数现有方法，同时保留了预测 DTI 作为二元分类和实值药物-靶标亲和力回归的灵活性，可与为每个任务明确构建的模型相媲美。此外，我们的研究结果表明，DTI 方法的验证应该比之前一些研究中提出的更严格，更多地侧重于模拟真实的 DTI 设置，其中需要预测以前未见过的药物、蛋白质和药物-蛋白质对。这些设置正是将异构信息与我们的实体-关系数据融合方法集成的好处最明显的环境。
药物的实体关系图非线性数据融合……
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