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使用AutoGenome镜像 AutoGenome是Notebook镜像，利用AutoML等技术帮助科研工作者在基因组学数据上端到端实现深度学习网络搜索，训练，评估，预测和解释的工具包。 使用AutoGenome镜像的详细步骤如下所示： 步骤1：订阅镜像 步骤2：创建Notebook
等技术加速计算过程。 支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成
多的合理合成路径；路径数量减少，可能会有部分合理路径未展示。默认值50，取值范围1-50。 最大搜索深度：深度增加，每一个路径可进行搜索的深度限制增加，作业运行时间可能延长；深度减少，部分路径可能在还未搜索完成时被终止。默认值5，取值范围3-12。 最大搜索时间：合成路径规划的搜
测序数据质量的总体评估 评估测序的Reads数目，测序Base数，测序深度等。 低质量Reads过滤 过滤低质量的测序Reads，得到Clean Reads。 基因组比对 将Clean Reads比对到参考基因组上，同时输出比对率、深度、覆盖度的统计信息。 基因组变异检测 基于上述比对得到的b
Integer 期望最大返回条目数（排序后取TopN） 最小值：1 最大值：50 max_search_depth Integer 预测路径的最大深度 最小值：3 最大值：12 max_prediction_per_product Integer 每个产物的最大反应数量 最小值：2 最大值：20
Integer 期望最大返回条目数（排序后取TopN） 最小值：1 最大值：50 max_search_depth 是 Integer 预测路径的最大深度 最小值：3 最大值：12 max_prediction_per_product 是 Integer 每个产物的最大反应数量 最小值：2 最大值：20
关键概念 盘古药物分子大模型 盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型，旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构，模型参数上亿，是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分
基本概念 盘古药物分子大模型 盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型，旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构，模型参数上亿，是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分
Integer 期望最大返回条目数（排序后取TopN）。 最小值：1 最大值：50 max_search_depth Integer 预测路径的最大深度。 最小值：3 最大值：12 time_limit Integer 搜索最大时间，单位:分钟。 最小值：5 最大值：60 max_prediction_per_product
Integer 期望最大返回条目数（排序后取TopN）。 最小值：1 最大值：50 max_search_depth 是 Integer 预测路径的最大深度。 最小值：3 最大值：12 time_limit 是 Integer 搜索最大时间，单位:分钟。 最小值：5 最大值：60 max_pr
AutoGenome AutoGenome为Notebook镜像，是一个利用AutoML等技术帮助科研工作者在基因组学数据上端到端实现深度学习网络搜索，训练，评估，预测和解释的工具包。 数据 人基因组数据 GRch38-reference数据集为人类基因参考基因组，广泛用于人
自定义镜像创建Notebook样例 Notebook提供了在线的开发和调试工具，用于编写和调测模型训练代码，在创建Notebook时，平台为您提供了系统镜像。同时，您也可以使用自定义镜像，创建Notebook，满足个性化的开发需求。 本章节介绍如何使用自定义镜像创建Noteboo
虚拟药物筛选简介 虚拟药物筛选功能 医疗智能体平台支持根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构，计算蛋白与药物之间的结合能量，进而预测小分子是否有成为候选药物的可能性。 虚拟药物筛选可实现如下功能。 整合分子对接结果，生成结合能矩阵。 整合受体与分子对接产生的配体构象，用于可视化展示。
查看药筛结果 药筛运行状态可在“专题”页面查看。 图1 查看运行状态 运行完成后可单击任务名称，查看对接结合能的热图。 热图的横坐标为蛋白质名称，以及对接结合能的均值和标准差。纵坐标为配体小分子名称，数值为结合能的大小，结合能越小，颜色越偏紫色。 可以根据结合能的大小进行排序，结合能越小代表配体和受体结合越稳定。
“神农项目”简介 “神农项目”是完全免费公开的新冠药物虚拟筛选数据库。在抗疫期间，为了寻找有效治愈新冠肺炎的治疗方式，华为云医疗智能体项目团队联合多家科研机构，从新冠病毒蛋白序列开始，针对所有21个靶点蛋白进行同源建模、分子动力学模拟优化，获取了靶点蛋白的3D结构。并对超过850
相关参数 物化性质（Physicochemical Property） Molecular Weight (MW)： 分子量大小，包含氢原子，最佳分子量在100~600之间。 Molecular Refractivity (MR)： 总极化率，取决于分子的温度、折射率和压力。 Volume：
数据库简介 EIHealth平台提供了数据库的创建、查询和管理能力。您可以将表型、基因型或其他数据导入EIHealth平台并生成数据库。同时，除了自定义数据库外，支持将作业运行中产生的数据文件创建为数据库。 创建数据库时，数据库模板为您提供了一个数据表的搭建框架，可通过数据库模板
受体信息解析 功能介绍 受体信息解析，如果有多个受体蛋白则只处理第一个，如果一个受体蛋白里结合了多个配体，则最多只处理前10个。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-common/receptor/info
药物虚拟筛选 计算机辅助药物虚拟筛选是新药早期研发的重要环节，可根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构，计算蛋白与药物之间的结合能量，并且依托云端大算力实现超大规模筛选和成药性分析，从成千上百万的小分子库中快速筛选出与蛋白结合最紧密的候选药物，从而为药物研究和临床试验提供方向。药物虚
使用Docking Summary流程 分子对接（molecular docking ）是分子模拟的重要方法之一，其本质是两个或多个分子之间的识别过程，其过程涉及分子之间的空间匹配和能量匹配。分子对接方法在药物设计、材料设计等领域有广泛的应用。 在药物分子产生药效反应的过程中，药
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