联合使用多种药物的主要问题之一是：可能会引起药物的不良相互作用和副作用，损害身体。因此，预测潜在的药物相互作用非常重要。然而，现有的预测方法大多只能预测两种药物是否相互作用，能预测两种药物相互作用事件的方法很少。准确预测两种药物的相互作用事件对研究人员研究两种药物的相互作用机制更有帮助。本文提出了一种基于多源药物融合、多源特征融合和transformer自注意力机制的药物-药物相互作用(DDI)事件预测方法——MDF-SA-DDI。MDF-SA-DDI主要由多源药物融合和多源特征融合两部分组成。首先，利用四种不同的药物融合网络(孪生网络、卷积神经网络和两个不同的自编码器)来获得药物的四种不同的潜在特征向量对。然后，使用自注意力机制模块进行隐特征融合。论文在两个数据集上对三个不同的任务进行了实验。在小数据集上，该模型在任务1上的AUPR和F1得分分别达到0.9737和0.8878，优于最新的方法。在大数据集上，该模型对task 1的AUPR和F1评分分别达到0.9773和0.9117。在两个数据集的任务2和任务3中，该模型也取得了与最好的模型相同或更好的性能。(生物谷

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