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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
Notebook安装Conda指导 打开Notebook，在“File”页签下选择“Terminal”。 图1 选择Terminal 下载和安装Anaconda。 获取Repository和Anaconda安装包。 Repository: https://repo.anaconda
FepGraphDto 参数 是否必选 参数类型 描述 center_id 是 String 中心配体名称。 最小长度：1 最大长度：32 pairs 是 Array of SimilarityDto objects 配体对列表。 数组长度：1 - 100 表9 SimilarityDto
盘古药物大模型，则约束条件不支持官方机器学习属性，只支持以该基模型创建的属性模型作为约束条件。基模型列表见AI建模。 选择属性模型：选择AI模型。如果需要创建模型，可参考AI模型。此参数只有专业版支持。一次最多可以选10个模型属性。属性模型的基模型必须与上一步所选择的基模型一致。
将本地D:\local\data\test.txt路径下的txt文件上传至src文件夹中。 上传完成后，会在EIHealthG42 Health AI平台数据管理页面的src文件中，生成test.txt文件。 health upload D:\local\data\test.txt /src/
输出路径：输出数据的存放路径，可修改。 高级参数：CPU需求、Memory需求、GPU类型、GPU需求，请按照使用需求进行设置；CPU架构、计算节点标签，不可修改。GPU包含NAIDIA架构GPU和自研的D310+ARM。选择GPU资源时，需要您在购买平台时包含了GPU资源，并且需要应用支持GPU运行。选择D310+
MESSAGE_CLEAN 消息清理。消息中心的消息总和超过设置值时，进行消息清理。 表3 执行状态说明 执行状态 说明 SUCCEED 执行成功。 FAILED 执行失败。 PROCESSING 数据删除、导入等操作正在处理中。 START 项目删除操作开始执行。 RUNNING 分析作业运行中。
单击“提交”，可在作业中心查看该作业的运行情况。 查看运行结果。 输出每对配体的相对结合自由能、分子图、相似性等。也可以单击右边“查看轨迹”，下载运动轨迹。结果页面支持Pair和Ligand两种查看方式。 Ligand查看方式下，可对结果进行收藏，在Ligand中的收藏同步3D视图。如果取消收藏，单击，弹出取消收藏页面，单击“确认”，取消收藏。
），默认为运行obsutil命令的用户目录的子文件夹.obsutil_output。 结果清单文件命名规则：cp_{succeed | failed | warning}_report_时间_TaskId.txt。单个结果清单文件默认情况下最大为30MB且最大可保留的文件个数为1
新建应用 详细的创建应用过程、镜像填写方法、参数填写方法，请参考创建应用样例章节。 单击“新建应用”，进入新建应用页面。 图1 新建应用 填写应用的基本信息，包括“名称”、“版本”、“图标”、“标签”、“短描述”和“描述”。 图2 基本信息 选择镜像和镜像版本。 详细的镜像介绍和制作方法请参见镜像管理。
数据管理常用操作 复制数据 解除引用 下载数据 禁止/允许删除数据 删除数据 恢复数据 执行数据管理类操作需要项目成员具备相应的权限，详细的权限介绍请参见项目成员和权限。 数据文件的名称，不可以含有特殊字符。如果文件名包含特殊字符，将不支持下载，可通过去除文件名中的特殊字符方式解决。
workflow 3df8c00e-0291-11ed-973f-fa163e507c84 -d ./a download workflow detail successfully! # 根据label标签搜索workflow health get workflow -l labelA id
最大值：1000 数组长度：2 - 2 optimization_mode 否 String 优化类型。 枚举值： generation side_chains_decoration scaffold_hopping fragment_growing 表4 CreateDrugJobBasicInfo
NONE --tmp-dir ${out-dir} -I ${bqsr-bam} -O tmp_{1}.HC.vcf.gz --native-pair-hmm-threads 4 -L {1} " ::: `head -n-1 ${contig-file} | cut -f1` CPU、内存和GPU
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