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保存条数，范围：10000-10000000。 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。 修改消息的保留数目 health edit retention message --number 10000 #
rings，分子环的数量，最佳在0~6之间。 MaxRing： Number of atoms in the biggest ring，最大环的原子数，最佳在0~18之间。 nHet： Number of heteroatoms，杂原子的数量，即非碳原子和氢原子的原子数，最佳在1~15之间。
-toolkit的使用过程，Linux和macOS环境使用方法基本相同，可参考。配置信息导入后，即可查询命令行工具支持的操作，并执行相关命令，使用EIHealth平台。 详细的操作命令请参见其他章节。 查询操作命令列表。 执行health --help查询支持的操作命令。Linux系统下，需添加
终端节点 终端节点（Endpoint）即调用API的请求地址，不同服务不同区域的终端节点不同，您可以从地区和终端节点中查询服务的终端节点。 医疗智能体平台的终端节点如表1所示，药物设计、临床研究的终端节点如表2所示，请您根据业务需要选择对应区域的终端节点。 表1 终端节点（医疗智能体平台API）
、高可靠、低成本的数据存储能力，可供用户存储任意类型和大小的数据。 宫颈癌细胞病理筛查API支持直接使用华为云OBS服务进行数据的存储，以减少服务使用成本，降低服务的响应时长，提升服务使用的体验。 考虑到数据的安全，服务无法直接获取到用户数据，需要用户开启OBS的公共读授权。 开启公共读权限
--url -u 否 获取打开notebook的地址。 --project 无 否 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。 获取notebook列表
获取示例数据 本示例中使用小分子化合物SMILES结构式文件和蛋白3D结构PDB文件作为输入数据，可通过如下方式获取。 登录医疗智能体平台，在“资产市场”中订阅“docking summary测试数据”至所需的项目中。 图1 示例数据 父主题： 新型冠状病毒（COVID-19）虚拟药物筛选
(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。 该流程以NGS得到的fastq作为输入，通过质控，比对，得到比对后的bam文件，及对fastq和bam文件的质控报告。
计算节点id。设置了--label后使用，获取某个计算资源节点下的标签列表。 --zone -z 否 可用区id。如：cn-north-7c。 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。 获取计算资源列表
优先级：运行优先级，分为0~9级，优先级高的作业会被优先执行。默认值为0。 如果当前投递的IO加速的作业，超过sfs总的作业配额数， 那么超出部分的作业会按照投递时间顺序，从最新投递的向前执行，不会按照优先级进行运行。 计算节点标签：作业会调度到含有相应标签的计算节点上。 当应用也配置了标签，如果应用和作业的计算节
--update -r 列举路径中的对象时，需使用/xxx/格式，如示例中的/src/。 列举本地路径中的文件夹对象时，需要使用“路径/文件名”或“路径\文件名”格式。请依据操作系统的路径规范使用，如示例中的D:\local。 如果路径中带有特殊字符比如（）之类的，运行的时候需要将整个路径用"
如何使用Notebook的Terminal功能 对于习惯编码的开发者可以使用Terminal功能进行开发、调试和运行分析任务。 在“Files”页签下，单击右上角“Open JupyterLab”，然后选择“Terminal”，进入Terminal界面。 图1 Terminal
若您本地有需要分析的二代基因组数据，则您可以用本地的数据。数据上传方法请参见上传数据。 若没有，可以先订阅资产市场里的示例数据进行分析，这里先用资产市场中的“人类基因组数据”和“NGS小数据集”进行分析。 图3 订阅数据 可以在“数据”列表可以看到刚刚订阅的流程。 图4 查看订阅的数据 步骤3：启动作业
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，AutoGenome会搜索得到最优的神经网络结构。训练过程经过模型搜索阶段和模型训练阶段，在模型搜索阶段，根据json文件中的配置参数，对于选定的模型参数会训练一定
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。 对配体分子进行注释
渲染。 大分子支持PDB编号自动下载。 相互作用的可视化。 支持分子的编辑、标注。 测量、测量距离、角度、二角面等。 结构叠合，将不同结构叠合在一起，用于比较结构差异。 输出指定蛋白口袋的位置及大小，用于分子对接。 导出不同分辨率的图片文件。 播放与制作分子动力学轨迹动画。 父主题：
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。华为盘古药物分子大模型在分子生成、属性预测、生物活性预测和分子优化等20多个药物发现任务上均达到性能最优。
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。华为盘古药物分子大模型在分子生成、属性预测、生物活性预测和分子优化等20多个药物发现任务上均达到性能最优。
在API栏选择需要使用的服务，单击操作列的“开通服务”。 服务开通成功后，开通状态为“已开通”。 “开通服务”按钮置灰，说明您尚未认证，请先实名认证。 开通医学影像API 进入EIHealth控制台，在页面左上角切换区域“华南-广州”。 在API栏选择需要使用的服务，单击操作列的“开通服务”。
选择项目 选择创建好，并带有数据的项目。 研究名称 可自定义研究名称。 流程 选择资产市场中订阅的Docking Summary流程。 配体分子 选择上传的配体小分子文件。 受体蛋白 选择上传的受体蛋白文件夹。这里会默认用文件夹里面所有的蛋白质和配体小分子文件里面的小分子进行一一对接。
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