diff --git a/models/pre_processing.py b/models/pre_processing.py
new file mode 100644
index 0000000..779c384
--- /dev/null
+++ b/models/pre_processing.py
@@ -0,0 +1,314 @@
+import os
+import glob
+import pickle
+import copy
+import argparse
+import itertools
+import pandas as pd
+import time
+from rdkit import DataStructs
+from rdkit.Chem import AllChem
+from rdkit import Chem
+from tqdm import tqdm
+
+def parse_food_input(input_file: str): 
+    """
+    Nhận vào 1 file chứa danh sách loại thuốc - thực phẩm theo cặp:
+    +) Trích xuất tên và mã hợp chất từng loại thuốc - thực phẩm
+    +) Tra cứu thông tin SMILES của thuốc và CAS number của thực phẩm từ 2 file csv trong dataset
+    +) Trả kết quả là 1 file parsed_input.txt"""
+    parsed=open('Data/Dataset/parsed_input.txt','w+')
+    parsed.write('Prescription	Drug name	Smiles\n')
+    food_compound = pd.read_csv('Data/Dataset/food_compounds_lookup.csv')
+    merged=pd.read_csv('Data/Dataset/drug_info_combined.csv')
+    all_d=[]
+    all_f=[]
+
+    first_line=True
+    with open(input_file, 'r') as fp:
+        for line in fp:
+            each_input=[i.lower() for i in line.strip().split('\t')]
+            if first_line:
+                for i in each_input:
+                    all_d.append(i)
+                first_line=False                      
+            else:
+                for i in each_input:
+                    all_f.append(i)
+    
+    assert len(all_d)>=1 and len(all_f)>=1, 'No valid pairs entered'
+    count=0
+    for i in all_d:
+        drug_name,drug_com=i.strip().lower().split('|')
+        name_i = drug_name+'('+drug_com+')'+'\t'
+        find_drug_1=merged.loc[merged['Name'].str.lower()==drug_com.lower()]
+        smile_i=find_drug_1['Smiles'].values[0]+'\n'
+
+        for j in all_f:
+            food_name,food_comp=j.strip().lower().split('|')
+            
+            each_i=str(count)+'\t'
+            each_j=str(count)+'\t'
+        # Tìm kiếm thực phẩm trong danh sách
+            
+            each_i += name_i
+            each_j += food_name+'('+food_comp+')'+'\t'
+            
+            find_food_2 = food_compound.loc[food_compound['name'].str.lower()==food_comp.lower()]
+            smile_j = find_food_2['cas_number'].values[0]+'\n'
+            
+            each_i+=smile_i
+            each_j+=smile_j
+            parsed.write(each_i)
+            parsed.write(each_j)
+            count+=1
+    parsed.close()
+    return
+
+def parse_drug_input(input_file: str):
+    """
+    Đầu vào là file chứa danh sách thuốc:
+    +) Tách ra thuốc chính (current_drugs) và thuốc khác (other_drugs)
+    +) Truy xuất thông tin SMILES cho từng loại thuốc trong file Drug_info_combined.csv
+    +) Ghi dữ liệu ra file parsed_input.txt"""
+    parsed=open('Data/Dataset/parsed_input.txt','w+')
+    parsed.write('Prescription	Drug name	Smiles\n')
+    merged=pd.read_csv('Data/Dataset/Drug_info_combined.csv')
+    approved_drugs=set(merged['Name'].str.lower())
+    current_drug=[]
+    other_drugs=[]
+
+    first_line=True
+    with open(input_file, 'r') as fp:
+        for line in fp:
+            if first_line:
+                current_drug=line.strip().split('\t')
+                first_line=False
+            else:
+                other_drugs=line.strip().split('\t')
+
+    count=0
+    for i in current_drug:
+        drug_name_i,drug_com_i=i.strip().lower().split('|')
+        name_i = drug_name_i+'('+drug_com_i+')'+'\t'
+        find_drug_1=merged.loc[merged['Name'].str.lower()==drug_com_i]
+
+        for j in other_drugs:
+            drug_name_j,drug_com_j=j.strip().lower().split('|')
+
+            each_i=str(count)+'\t'
+            each_j=str(count)+'\t'
+        # Tìm kiếm thuốc trong danh sách
+            find_drug_2=merged.loc[merged['Name'].str.lower()==drug_com_j]
+
+            name_j = drug_name_j+'('+drug_com_j+')'+'\t'
+
+            each_i += name_i
+            each_j += name_j
+            
+            smile_i=find_drug_1['Smiles'].values[0]+'\n'
+            smile_j=find_drug_2['Smiles'].values[0]+'\n'
+            
+            each_i+=smile_i
+            each_j+=smile_j
+            parsed.write(each_i)
+            parsed.write(each_j)
+            count+=1
+    parsed.close()
+    return 
+
+
+def parse_DDI_input_file(input_file: str, output_file: str):
+    """
+    Đọc file chứa thông tin thuốc theo đơn, và sinh ra tất cả các cặp thuốc (pairs) 
+    trong mỗi đơn, kèm theo SMILES của từng thuốc
+    """
+    drug_pair_info = {}
+    drug_smiles_info = {}
+    with open(input_file, 'r') as fp:
+        for line in fp:
+            sptlist = line.strip().split('\t')
+            prescription = sptlist[0].strip()
+            drug_name = sptlist[1].strip()
+            smiles = sptlist[2].strip()
+            
+            drug_smiles_info[(prescription, drug_name)] = smiles
+            if prescription not in drug_pair_info:
+                drug_pair_info[prescription] = [drug_name]
+            else:
+                drug_pair_info[prescription].append(drug_name)
+            
+        
+    out_fp = open(output_file, 'w')
+    for each_prescription in drug_pair_info:
+        drug_names = drug_pair_info[each_prescription]
+        for each_set in itertools.combinations(drug_names, 2):
+            drug1 = each_set[0].strip()
+            drug1_smiles = drug_smiles_info[(each_prescription, drug1)] 
+            drug2 = each_set[1].strip()
+            drug2_smiles = drug_smiles_info[(each_prescription, drug2)] 
+            out_fp.write('%s\t%s\t%s\t%s\t%s\n'%(each_prescription, drug1, drug1_smiles, drug2, drug2_smiles))
+    out_fp.close()
+    return
+
+# Các hàm calculate
+def calculate_drug_similarity(drug_dir: str, input_dir: str, output_file):
+    """
+    Tính độ tương đồng cấu trúc (structural similarity) giữa các thuốc từ 
+    thư viện DrugBank với các thuốc đầu vào trả về 1 file csv lưu ma trận tương đồng
+    """
+    drugbank_files = glob.glob(os.path.join(drug_dir, '*.mol'))
+    input_files = glob.glob(os.path.join(input_dir, '*.mol'))
+
+    drug_similarity_info = {}
+
+    for drugbank_path in tqdm(drugbank_files, desc="DrugBank"):
+        drugbank_id = os.path.splitext(os.path.basename(drugbank_path))[0]
+        drug1_mol = Chem.MolFromMolFile(drugbank_path)
+        if drug1_mol is None:
+            continue
+        drug1_mol = AllChem.AddHs(drug1_mol)
+        drug1_fp = AllChem.GetMorganFingerprint(drug1_mol, 2)
+        drug_similarity_info[drugbank_id] = {}
+
+        for input_path in input_files:
+            input_id = os.path.splitext(os.path.basename(input_path))[0]
+            drug2_mol = Chem.MolFromMolFile(input_path)
+            if drug2_mol is None:
+                continue
+            drug2_mol = AllChem.AddHs(drug2_mol)
+            drug2_fp = AllChem.GetMorganFingerprint(drug2_mol, 2)
+            score = DataStructs.TanimotoSimilarity(drug1_fp, drug2_fp)
+            drug_similarity_info[drugbank_id][input_id] = score
+
+    pd.DataFrame.from_dict(drug_similarity_info).to_csv(output_file)
+
+def calculate_structure_similarity(drug_dir: str, input_file: str, output_file: str, drug_list):
+    """
+    So sánh độ tương đồng giữa các thuốc đầu vào (dạng SMILES) 
+    và các thuốc trong DrugBank (dạng file .mol)
+    """
+    drugbank_files = glob.glob(os.path.join(drug_dir, '*.mol'))
+
+    all_input_drug_info = {}
+    with open(input_file, 'r') as fp:
+        for line in fp:
+            spt = line.strip().split('\t')
+            if len(spt) < 5:
+                continue
+            _, drug1, smiles1, drug2, smiles2 = spt
+            all_input_drug_info.setdefault(drug1, smiles1)
+            all_input_drug_info.setdefault(drug2, smiles2)
+
+    drug_similarity_info = {}
+
+    for input_id, smiles in tqdm(all_input_drug_info.items(), desc="Input drugs"):
+        try:
+            drug2_mol = Chem.MolFromSmiles(smiles)
+            if drug2_mol is None:
+                continue
+            drug2_mol = AllChem.AddHs(drug2_mol)
+            drug2_fp = AllChem.GetMorganFingerprint(drug2_mol, 2)
+        except:
+            continue
+
+        drug_similarity_info[input_id] = {}
+        for drugbank_path in drugbank_files:
+            drugbank_id = os.path.splitext(os.path.basename(drugbank_path))[0]
+            drug1_mol = Chem.MolFromMolFile(drugbank_path)
+            if drug1_mol is None:
+                continue
+            drug1_mol = AllChem.AddHs(drug1_mol)
+            drug1_fp = AllChem.GetMorganFingerprint(drug1_mol, 2)
+            score = DataStructs.TanimotoSimilarity(drug1_fp, drug2_fp)
+            drug_similarity_info[input_id][drugbank_id] = score
+
+    df = pd.DataFrame.from_dict(drug_similarity_info).T
+    df = df[drug_list] if drug_list else df
+    df.to_csv(output_file)
+
+
+def calculate_pca(similarity_profile_file, output_file, pca_model):
+    """
+    Giảm chiều dữ liệu đặc trưng của 1 loại thuốc bằng PCA (Principal Component Analysis)
+    """
+    with open(pca_model, 'rb') as fid:
+        pca = pickle.load(fid)
+
+    df = pd.read_csv(similarity_profile_file, index_col=0)
+    X = df.values
+    X_pca = pca.transform(X)
+
+    pca_df = pd.DataFrame(X_pca,
+                          index=df.index,
+                          columns=[f'PC_{i+1}' for i in range(X_pca.shape[1])])
+    pca_df.to_csv(output_file)
+
+
+
+def generate_input_profile(input_file, pca_profile_file):  
+    """
+    +) Đọc file chứa các cặp thuốc từ đơn thuốc (input_file)
+    +) Đọc file vector PCA của từng thuốc (pca_profile_file)
+    +) Với mỗi cặp thuốc (drug1, drug2), kết hợp vector PCA của cả 2 thành 1 vector 100 chiều (50+50)
+    +) Trả về một Dataframe để đưa vào model 
+    """  
+    df = pd.read_csv(pca_profile_file, index_col=0)
+    # df.index = df.index.map(str)
+    
+    all_drugs = []
+    interaction_list = []
+    with open(input_file, 'r') as fp:
+        for line in fp:
+            sptlist = line.strip().split('\t')
+            prescription = sptlist[0].strip()
+            drug1 = sptlist[1].strip()
+            drug2 = sptlist[3].strip()
+            all_drugs.append(drug1)
+            all_drugs.append(drug2)
+            if drug1 in df.index and drug2 in df.index:
+                interaction_list.append([prescription, drug1, drug2]) # Cặp A - B và Cặp B - A là tương tự 
+                interaction_list.append([prescription, drug2, drug1]) 
+    
+    drug_feature_info = {}
+    columns = ['PC_%d' % (i + 1) for i in range(50)]
+    for row in df.itertuples():
+        drug = row.Index
+        feature = []
+        drug_feature_info[drug] = {}
+        for col in columns:
+            val = getattr(row, col)
+            feature.append(val)
+            drug_feature_info[drug][col] = val
+
+    new_col1 = ['1_%s'%(i) for i in columns]
+    new_col2 = ['2_%s'%(i) for i in columns]
+    
+    DDI_input = {}
+    for each_drug_pair in tqdm.tqdm(interaction_list):
+        prescription = each_drug_pair[0]
+        drug1 = each_drug_pair[1]
+        drug2 = each_drug_pair[2]
+        key = '%s_%s_%s' % (prescription, drug1, drug2)
+        
+        DDI_input[key] = {}
+        for col in columns:
+            new_col = '1_%s'%(col)
+            DDI_input[key][new_col] = drug_feature_info[drug1][col]
+            
+        for col in columns:
+            new_col = '2_%s'%(col)
+            DDI_input[key][new_col] = drug_feature_info[drug2][col]
+
+    new_columns = []
+    for i in [1,2]:
+        for j in range(1, 51):
+            new_key = '%s_PC_%s'%(i, j)
+            new_columns.append(new_key)
+            
+    df = pd.DataFrame.from_dict(DDI_input)
+    df = df.T
+    df = df[new_columns]
+    # df.to_csv(output_file)
+    return df
+