يُعد التنبؤ الدقيق بتفاعلات الأدوية مع الأهداف (DTI) أمرًا بالغ الأهمية في مجال اكتشاف الأدوية. ومؤخرًا، أظهرت نماذج التعلم العميق (DL) أداءً واعدًا في التنبؤ بتفاعلات الأدوية مع الأهداف. ومع ذلك، قد تكون هذه النماذج صعبة الاستخدام لكل من علماء الحاسوب الذين يدخلون مجال الطب الحيوي، وكذلك الباحثين في علم الحاسوب الحيوي الذين يمتلكون خبرة محدودة في التعلم العميق. نقدم في هذا العمل DeepPurpose، وهي مكتبة شاملة وسهلة الاستخدام لتعلم العميق مخصصة للتنبؤ بتفاعلات الأدوية مع الأهداف. تدعم DeepPurpose تدريب نماذج مخصصة للتنبؤ بتفاعلات الأدوية مع الأهداف من خلال تنفيذ 15 مشفرًا للمركبات البروتينية، و hơn 50 معمارية عصبية، إلى جانب توفير العديد من الميزات المفيدة الأخرى. ونُظهر من خلال دراسات تجريبية أداءً رائدًا على عدة مجموعات بيانات معيارية.