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过去，计算系统生物学的研究更多地侧重于高级统计和数值优化技术的开发和应用，而较少关注对生物空间几何形状的理解。通过将生物实体表示为低维欧几里得空间中的点，最先进的药物-靶标相互作用 (DTI) 预测方法隐含地假设生物空间具有平坦的几何形状。相比之下，最近的理论研究表明，生物系统表现出具有高度聚类性的树状拓扑结构。因此，将生物系统嵌入平坦空间会导致生物对象之间距离的扭曲。在这里，我们提出了一种用于药物-靶标相互作用预测的新型矩阵分解方法，该方法使用双曲空间作为潜在生物空间。与经典的欧几里得方法相比，双曲矩阵分解表现出卓越的准确性，同时将嵌入维度降低了一个数量级。我们认为这是双曲几何支撑大型生物网络的额外证据。
双曲矩阵分解可提高药物预测
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