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在本地编写模板，模板中的参数与在EIHealth平台创建作业过程一致。 修改yaml模板时，详细的命令和参数请参见作业配置文件说明。 # 详情说明可参考API文档中作业管理-创建作业 job: name: demo-job
在本地编写模板，模板中的参数与在EIHealth平台新建流程过程一致。 修改yaml模板时，详细的命令和参数请参见流程配置文件说明。 # 详情说明可参考API文档中流程管理- 创建流程 workflow: id:
在本地编写模板，模板中的参数与在EIHealth平台启动作业过程一致。模板修改好后，再使用命令行工具上传模板，启动分析作业。 # 详情说明可参考API文档中作业管理-创建作业 job: name: demo-job
在本地编写模板，模板中的参数与在EIHealth平台新建应用过程一致。 修改yaml模板时，详细的命令和参数请参见应用配置文件说明。 # 详情说明可参考API文档中应用管理-创建应用 app: id: '' # 应用id
在本地编写模板，模板填写好后，再使用命令行工具上传模板，创建流程。示例流程由app1和app2两个应用构成，通过指定输入、输出关系链接两个应用。 # 详情说明可参考API文档中流程管理- 创建流程 workflow: name: 'demo-workflow'
修改模板时，需填写镜像地址，获取方法请参见获取镜像地址。镜像制作和上传方法请参见镜像管理和创建FastQC应用样例。 # 详情说明可参考API文档中应用管理-创建应用 app: name: 'demo-app' # 应用名称
新建流程 流程说明 分析流程至少由一个应用组成，在多个应用构成的流程中，一个应用的输出作为另一个应用的输入，流程中的各个应用由其前后顺序形成完整的计算工作流。 EIHealth中的流程由应用搭建形成，应用包含了数据的输入、输出等参数定义。 应用呈现的信息在创建应用过程中定义，包含参数名称、数据类型、描述、默认值等。
上传镜像 通过health docker push命令将镜像上传至EIHealth平台项目中。 命令结构 health docker push <image-name:tag-name> [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 说明 image-name 无 是 镜像名称。
设置靶点口袋发现文件 查看靶点口袋发现结果。 单击作业名称，在输出结果页面，可以单击“查看轨迹”，下载运动轨迹。可以单击”下游分析”，将发现的口袋作为对接口袋进行分子对接。也可以在右边口袋列表中查看口袋信息。 单击口袋列表的，可以收藏靶点口袋发现结果，收藏后可在收藏夹页进行查看。 图2 查看靶点口袋发现结果
工具管理简介 EIHealth中的每一个分析作业都依托于应用运行。应用可以组合形成分析流程。 应用是生物信息学软件的镜像封装。您可以将软件制作成镜像，并将镜像上传至EIHealth平台，通过应用引入镜像。制作好的应用可以单独使用，也可以将多个应用编排入流程串联使用。在“项目管理”
欢迎使用医疗智能体服务 医疗智能体（EIHealth）平台是基于华为云AI和大数据技术优势，为基因组分析、药物研发和临床研究三个领域提供的专业AI研发平台。 平台为您提供高性能、高可靠性、高性价比的计算、存储、分析和AI能力支持，让科研过程标准化、可执行，提升医疗健康的服务能力和
创建自动作业 针对存在需要批量创建分析作业的场景，您可以选择创建自动作业。 在“自动作业”页签，您可以查看已创建的自动作业，包含作业名称、状态、数据表、创建者、创建时间；在操作列，您可以对已创建的自动作业执行启动、编辑、删除操作，运行中的作业可以执行停止操作。 图1 自动作业 前提条件
关键概念 镜像 运行生物信息学软件，往往由于不同的操作系统（Windows、Linux、Mac等）原因，无法实现统一的运维管理。同时，这些软件具有不同的版本和软件包，安装、使用过程复杂。将生物信息学软件封装成Docker镜像，可以使程序在不同的环境中运行，并通过EIHealth平
上传大于1GB数据 当数据过大，或者数据处于服务器上时，页面传输并不是很方便，所以可以利用EIHealth平台的命令行工具进行数据文件、文件夹传输。命令行配置方法请参见配置命令行工具。 上传数据 使用命令行工具upload命令，将本地数据上传到EIHealth平台中。该命令不支持将数据上传到引用目录。
执行分析作业 创建分析作业 登录医疗智能体平台，进入项目并选择“工具 > 流程”页签，单击NGS流程行的“启动作业”。 请参考配置输入和依赖数据章节，设置NGS流程数输入数据。 在新建作业页面，填写作业信息。 基本信息：包含作业名称、标签、描述。 输出路径：存放输出结果的路径，格
时间会加长。 图3 靶点设置 图4 Target1设置 图5 Target2设置 图6 靶点设置完成 通过“靶点设置”上传靶点，并且设置对接口袋。 此处靶点设置为可选参数，如果选择靶点设置，可以将对接活性作为一个约束条件进行分子优化。靶点1对应的约束条件是target1_bind
使用RNA-Seq Analysis Based on STAR流程 二代基因组测序即Next Generation Sequencing (NGS)是一种基于边合成边测序的方式。NGS在保持了测序高准确度的同时，大幅的提高了测序速度。目前NGS已经普遍的应用于全基因组测序、全外显子测序、转录组测序表观遗传学等领域。
使用Variant Calling Based On NGS流程 二代基因组测序即Next Generation Sequencing (NGS)是一种基于边合成边测序的方式。NGS在保持了测序高准确度的同时，大幅的提高了测序速度。目前NGS已经普遍的应用于全基因组测序、全外显子测序、转录组测序表观遗传学等领域。
最多可添加2个靶点。 如果不需要设置靶点，此步骤可以进行省略，如果设置了靶点，作业运行时间会加长。 通过“靶点设置”上传靶点，并且设置对接口袋。 此处靶点设置为可选参数，如果选择靶点设置，可以将对接活性作为一个约束条件进行分子生成。靶点1对应的约束条件是target1_bind
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：
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