学习多组学数据整合时接触到VAE，因而产生复现相关论文的想法，最后找到这篇2021年在AISTATS上发表的名为"A Variational Information Bottleneck Approach to Multi-Omics Data Integration"的文章。这篇文章采用变分信息瓶颈+PoE进行模型构建，适用于有监督的多模态缺失场景。原文提供了相关代码,但是使用TensorFlow1.0实现的，初步运行没有跑通（遇到梯度为nan的情况，阅读代码发现有可能是没有采样reparametrize策略），在没有找到其他复现版本的情况下，出于对PyTorch学习的第二目的，本文使用PyTorch对其进行了模型复现，这里提供了从数据爬取、预处理、模型搭建、模型训练及测试的全部代码。
Platform：
Linux
Python 3.10.12
Packages：
torch : 2.0.1+cu117
numpy : 1.24.4
pandas : 2.0.3
scipy : 1.11.1
初步结果显示，预测精度没有达到论文的程度，按照论文的训练思路，较难训练（2023-8-10 22:24:27）。