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分子生成 分子生成基于盘古药物分子大模型，对初始数据集进行采样，多目标、多方向的快速生成新颖且与靶点蛋白亲和力高的化合物。 单击“分子生成”功能卡片，进入配置页面。 输入初始数据集，有两种输入方式： 选择文件：支持SDF、MOL2、PDB、SMI格式文件；小分子支持10-1000
在“数据中心”页面，使用“复制”，将本项目的某一个文件、文件夹复制到其他文件夹中。 单击页面右上角“复制”。 图1 复制数据 选择需要复制的文件或文件夹，以及数据存储路径，单击“确认”，复制数据。 例如，将“test.zip”文件复制到“abc”文件夹中。复制数据时可单击图标创建文件夹。 图2 复制数据
上传镜像到SWR镜像仓库 上传镜像前，您需要安装容器引擎并完成镜像的制作，详细操作请参考安装容器引擎、制作Docker镜像。如果您已经安装了容器引擎，请跳过该步骤。 下载命令行工具并进行初始化配置。 使用health switch project命令进入到所需的项目中。 # 命令结构
缺省值：max metric_name 是 String 查询的监控指标名称 resource_id 否 String 查询的监控资源对象id，当查询存储资源和计算节点资源中的集群监控数据时，不需要填写资源id 最小长度：1 最大长度：128 device_id 否 String 显卡id，
String 项目名称 creator String 项目所有者 role String 当前用户在该项目上的角色 size Long 项目桶存储量 status String 项目状态 tags Array of strings 标签列表 description String 项目描述
靶点优化 靶点优化基于分子动力学模拟和结构聚类，实现靶点结构优化 单击“靶点优化”功能卡片，进入配置页面。 配置靶点文件和相关参数信息。 靶点文件：支持PDB格式文件，文件大小不能超过10M。若文件中含有多个受体，默认只处理第一个。 靶点预处理： 去配体：提交任务时系统会自动删除配体。
分子对接 分子对接基于华为云大算力，可根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构，计算对接结合能，实现百万级别虚拟筛选。 单击“分子对接”功能卡片，进入分子对接受体预处理页面，单击上传受体文件，进行受体蛋白预处理配置。 受体文件仅支持PDB格式，若文件中存在多个受体，默认只处理第一个。受
聚类分析 聚类分析工具可以通过骨架聚类方法，将大型小分子数据库中结构相似的化合物聚成一类，从而找到有效骨架 ，辅助苗头化合物发现。 单击“功能模块 > 通用工具 > 聚类分析”功能卡片，进入配置页面。 图1 聚类分析配置页面 输入方式：选择文件和手动输入类型。 上传分子文件：选择
参数类型 描述 id String id name String 归档名称 type String 类型 storage_type String 存储类型 region String 区域 paths Array of strings 归档数据路径集 start_time String 归档开始时间
String>> 作业子步骤的依赖关系 io_acc_expected_usage Integer 作业使用的SFS-Turbo实例预期占用存储量，单位G，用于投递作业时评估当前加速实例余量是否充足 io_acc_info IoAccInfoDto object 作业的描述 node_labels
创建数据库 创建数据库 数据库支持使用.csv、.txt、.vcf文件生成数据库。创建的数据库需要保证数据文件与模板对应。创建数据库时，可以不选择导入的数据文件，建立空的数据库，后期可以新增数据行或者导入数据。如果使用自动作业的数据表创建数据库，在导入数据，需要参照数据库模板格式进行导入。
CPI预测 CPI预测基于蛋白质的一级序列和化合物的2D结构进行靶点匹配，精确的预测化合物-蛋白相互作用。 单击“CPI预测”功能卡片，进入配置页面。 配置靶点文件。 支持3种输入方式，分别是输入氨基酸序列、选择文件、输入PDB ID 输入FASTA格式氨基酸序列，输入框最多支持
成长地图 | 华为云 医疗智能体 医疗智能体（EIHealth）基于华为云AI和大数据技术优势，为基因组分析、药物研发、临床研究三个领域提供专业AI研发平台。 产品介绍 用户指南 仅两个按钮时选用 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转EIHealth 01 了解 医疗智能体（E
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。
简介 Nextflow是专门针对生物信息流程搭建而开发的一种框架语言，它能够很好的管理生信流程，并且将其与Conda、Docker、Singularity结合起来使用，可以很好的将流程在不同平台之间进行迁移，并且能够保证结果的可重复性。Nextflow最大的优点是它是基于数据流的
返回结果 请求发送以后，您会收到响应，包含：状态码、响应消息头和响应消息体。 状态码 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码，状态码表示了请求响应的状态，完整的状态码列表请参见状态码。 对于获取用户Token接口，如果调用后返回状态码为“201”，则表示请求成功。 响应消息头 对
--disableDirObject -D 否 上传文件夹时候，文件夹本身不会作为一个对象上传，在有很多空文件夹场景时候可以避免无用文件夹上传到对象存储桶中；文件夹下有文件时候，文件夹下文件依然会上传并保持原有路径格式，不受影响。 --timeRange -T 否 上传文件时的时间段匹配模
最小长度：1 最大长度：63 表4 NotebookStorage 参数 是否必选 参数类型 描述 path 是 String notebook存储路径 最小长度：1 最大长度：4096 mount_path 否 String 挂载路径，由于目前暂不支持自定义挂载，暂不开放 最小长度：1
批量执行NGS分析 对于测序得到的大量数据，批量并自动执行NGS分析是提高工作效率的有效方式。 从搭建、执行NGS流程中可以看出，图形化的操作界面提供了友好、便捷的操作体验，但是当面临大批量的测序数据时，需要重复设置输入、输出、执行等步骤。为进一步提高NGS流程的执行效率，本章节
流程设计器 分析流程至少由一个应用构成，流程中的各个应用由其前后顺序形成完整的计算工作流，一个应用的输出作为另一个应用的输入。 流程设计器是一种用于创建、查看、修改流程的图形化工具。借助流程设计器，您可以拖拽工具到画布中，可视化链接各应用，指定应用的先后顺序。 流程设计器界面 流
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