详细讲讲神经网络在miRNA-药物关联预测的国内外研究现状

miRNA-药物关联预测是一项重要的生物信息学任务，可以帮助科学家更好地理解miRNA和药物之间的相互作用，进而提高药物研发的效率和准确性。神经网络在miRNA-药物关联预测方面的应用也日益受到关注，国内外均有相关的研究。

国外研究：

1. 2014年，一篇名为“Predicting miRNA-disease association based on inductive matrix completion”的论文提出了一种基于神经网络的miRNA-药物关联预测方法。该方法使用了一种基于矩阵完成的算法，通过网络嵌入学习来预测miRNA和药物之间的相互作用。

2. 2018年，一篇名为“DeepMiRGene: Deep Representation Learning for miRNA Gene Prediction”的论文提出了一个基于深度学习的miRNA-药物关联预测模型。该模型使用了卷积神经网络和循环神经网络来捕捉miRNA和药物之间的复杂关系，并取得了较好的预测效果。

国内研究：

1. 2016年，一篇名为“miRNA-drug矩阵分解算法的研究与应用”的论文提出了一种基于矩阵分解和神经网络的miRNA-药物关联预测方法。该方法使用了一种基于神经网络的矩阵分解算法来预测miRNA和药物之间的相互作用，并在实验中取得了较好的结果。

2. 2019年，一篇名为“基于深度学习的miRNA-药物关联预测模型研究”的论文提出了一个基于深度学习的miRNA-药物关联预测模型。该模型使用了卷积神经网络和循环神经网络来学习miRNA和药物之间的特征表示，并通过交叉验证实验证明了其预测效果的有效性。

总体来说，国内外的研究都表明神经网络在miRNA-药物关联预测方面具有潜力，但仍需要进一步的研究和实验验证来提高其预测精度和鲁棒性。