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流程和作业，不填默认使用前一级的配置，填值会覆盖更新。覆盖关系：作业->流程->应用 gpu_type: '' # gpu架构类型，取值范围 ' '|GPU|Snt9|D310。对于流程和作业，不
最大长度：32768 响应参数 状态码： 200 表4 响应Body参数 参数 参数类型 描述 apps Array of AppListDto objects 应用列表 count Integer 应用总条数 表5 AppListDto 参数 参数类型 描述 id String 应用id name
health get retention [flags] 命令示例 本节以Windows为例介绍eihealth-toolkit的使用过程，Linux和macOS环境使用方法基本相同，可参考。 health get retention # 执行成功返回结果如下 Name
于应用，不填默认1G；对于流程和作业，不填默认使用前一级的配置，填值会覆盖更新。覆盖关系：作业->流程->应用 最小长度：0 最大长度：24 gpu_type 否 String gpu架构类型，取值范围 ' '|GPU|Snt9|D310。对于流程和作业，不填默认使用前一级的配置
health get label [flags] 命令示例 本节以Windows为例介绍eihealth-toolkit的使用过程，Linux和macOS环境使用方法基本相同，可参考。 health get label # 执行成功返回结果如下 Id
图2 基于Res-VAE和表达谱对单细胞数据降维 使用该Notebook时需要运行相应的代码模块，运行步骤如下所示。 环境配置：加载AutoGenome以及辅助绘图的软件包。 读取配置文件：通过json文件配置输入和输出路径。 模型训练：针对提供的数据和模型参数，AutoGeno
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。
偏移量，默认0，范围0-100000000。 命令示例 本节以Windows为例介绍eihealth-toolkit的使用过程，Linux和macOS环境使用方法基本相同，可参考。 health get message --limit 5 # 执行成功返回结果如下 Resource
创建模型 盘古辅助制药平台支持用户创建AI模型，目前AI模型只有专业版支持。AI建模支持创建属性模型和基模型。创建属性模型是基于自定义数据，对盘古药物分子大模型进行微调，进行属性预测和迭代活性优化，实现干湿实验闭环。基模型基于自定义化合物数据，对盘古药物分子大模型进行增量预训练，提升化合物表征精度。
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
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： 范德华体积。 Density： 密度，Density = MW / Volume。 pKa： 酸解离常数，该值与化合物的结构直接相关。
指定项目名。未填写则使用配置文件中的项目名。 命令示例 本节以Windows为例介绍eihealth-toolkit的使用过程，Linux和macOS环境使用方法基本相同，可参考。 health start notebook xxxx # 返回结果如下 start notebook
notebook-id 无 是 notebook id。 命令示例 本节以Windows为例介绍eihealth-toolkit的使用过程，Linux和macOS环境使用方法基本相同，可参考。 health stop notebook xxxx # 返回结果如下 stop notebook xxxx
指定项目名。未填写则使用配置文件中的项目名。 命令示例 本节以Windows为例介绍eihealth-toolkit的使用过程，Linux和macOS环境使用方法基本相同，可参考。 health delete notebook xxxx # 返回结果如下 delete notebook
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。 单击结合能数值，可查看详细对接结果。 第1部分描述了蛋白
git yum -y install gcc automake autoconf libtool make yum install -y zlib zlib-devel 安装bwa软件，在github上下载bwa的源代码，并使用make编译。 yum install bwa git clone
安装Nextflow Nextflow需要用户自己进行安装，安装的权限只有管理员拥有。 在平台右上角用户名中选择“系统设置”。 在“Nextflow配置”模块，单击“安装”。 图1 安装Nextflow 选择安装方式。目前支持GitHub获取和上传安装包两种方式。 GitHub获取：可以选择版本，目前支持选择的安装包版本v22
的资源数量和容量做了限制。 如果当前资源配额限制无法满足使用需要，您可以申请扩大配额。 EIHealth平台应用的基础设施如下： 统一身份认证（IAM） 容器镜像服务（SWR） 对象存储服务（OBS） 关于如何查看配额，如何申请扩大配额，请参见“《用户指南》 配额管理”章节。
lmx-project-01/demo-image --type APP --description 'this is a demo' Windows health docker update lmx-project-01/demo-image --type APP --description "this
不小于preview_count。 最小值：0 最大值：1000000 缺省值：1000 generate_3d 否 Boolean 是否生成3D构象，默认为true。 缺省值：true 表4 DrugFile 参数 是否必选 参数类型 描述 source 是 String 受体
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