gaoxiangxu @gaoxiangxu

2025-6-12：完成drugprotai的部署和使用方法的总结，75.3上创建环境drugprotai供测试。 75.3好像不能从uniprot中获取信息 2025-6-14：原来能，是/Domain/extract中代码的问题，已经修正,然后能跑了第一个程序 2025-6-16: /Domain/topK 也有问题，这都是什么bullshit，topK运行不了一点，直接到特征提取的那一步/

从已有的Drugprotai出发，一步步往前推进，整体框架如下 图。 初步构思：

对等性信息：强约束对等与弱约束对等 信息对等：给定一个信息集M1，M2，如果存在一个（可逆）映射T，使得T(m1 )->m2，m1为M1子集，m2为M2子集。则称m1同m1对等。其中m1|size(mi)min对应的T称之为对m2的强约束对等，其他的为若约束对等。 拓扑变分可用于强约束对等：

CounterResearch:DrugProtAI,SPIDER(http://pmlabstack.pythonanywhere.com/SPIDER),DrugnomeAI (https://astrazeneca-cgr-publications.github.io/DrugnomeAI/) DrugProtAI：输入特征：1.Domain（size==20)--节点内信息对应实体 2.