Submission for DTI DG Group

[kuku-tss]

此 PR 用于将新条目提交到 TDC 药物组合排行榜。

请根据此处提供的指南找到以下详细信息

一个。指向用于训练模型和运行基准测试的代码的链接。
https://github.com/kuku-tss/IM-DTI-/tree/master

B. 复制运行这些代码的结果的说明。
https://github.com/kuku-tss/IM-DTI-/tree/master/README.md

C. 用于训练模型的硬件的描述。
该模型在配备 NVIDIA RTX 3090 GPU、Intel i9 处理器和 32 GB RAM 的高性能系统上进行训练。

D. 网站 https://github.com/kuku-tss/IM-dti/blob/master/Integrated%20Model%20for%20Drug%E2%80%93Target%20Interaction%20Prediction%20Using%20Multiple%20Protein%20Language%20Embeddings.pdf 要包含
的论文链接

E. 模型的论文作者和开发人员。
陶莎莎^1， 刘金^2， 宁小林^3， 马欣^4
1.武汉科技大学电子信息学院， 湖北省武汉市.
2.武汉科技大学电子信息学院，430081武汉，北京航空航天大学仪器科学与光电子工程学院，北京100191。
3.北京航空航天大学仪器科学与光电子工程学院，北京100191，合肥国家实验室，合肥230088。
4.北京航空航天大学 仪器科学与光电子工程学院，北京 100191

F.运行 TDC 基准测试组评估的字典字符串输出。
[ IM-DTI“ ：{'bindingdb_patent': [0.597, 0.0]}]

请审查并合并此 PR。

[kuku-tss]

@amva13 ,We have made significant modifications to address the concerns raised. We believe these adjustments have strengthened our submission and clarified our findings.We sincerely hope that the revised manuscript meets your expectations . Thank you for your continued consideration, and we look forward to your favorable review.

[amva13]

thanks @kuku-tss