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新建研究 进入“专题”页面，单击“新建研究”。 图1 新建研究 参考表1，设置运行信息。 表1 参数说明 参数 说明 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。
AI药物研究 父主题： 图解医疗智能体
AI基因组研究 父主题： 图解医疗智能体
支持十亿节点、百亿边的超大规模图数据库查询，提供适用于基因和生物网络数据的图深度学习算法。 拥有基于基因组数据自动深度学习的技术框架AutoGenome，深度融合人工智能技术，产生更加便捷、快速、准确、可解释的医疗智能模型，加速医疗大健康行业的研究工作。 成熟的权限管理体系，保障数据安全的同时，确保团队高效协作。
虚拟药物筛选可以使用资产市场中预置的“Docking Summary”流程对小分子化合物配体和蛋白受体进行对接。 使用步骤如下所示。 登录医疗智能体平台，在“资产市场”中订阅“Docking Summary”流程至所需的项目中。 进入“专题”页签，单击“新建研究”。 图1 新建研究 填写任务的基本信息，
单击“存储路径”右侧文件夹图标，设置用于存储Notebook数据的OBS路径。如果想直接使用已有的文件或数据，可将数据提前上传至对应的OBS路径下。 包含本项目桶最多挂载6个，不包含本项目桶最多挂载5个。 用户在Notebook列表的所有文件读写操作是基于所选择的OBS路径下的内容操作。 参数填写无误后，单击“立即创建”，创建Notebook。
Agent，被设计为具有独立思考和行动能力的AI程序，只需提供一个研究目标和数据路径，即可自适应生成一个任务序列执行分析任务。 生信智能体AI Agent可以应对激增的多组学数据分析需求、高成本的生物信息学培训和满足不同应用场景的个性化需求，为多领域生命科学研究提供高效、定制化的数据分析支持。 使用g
API概览 医疗智能体平台所提供的API，均符合RESTful API设计规范，如表1所示。 临床研究和药物设计所提供的API，均符合RESTful API设计规范，如表2所示。 表1 医疗智能体平台API 类型 API 说明 项目管理 项目管理 项目创建、获取项目详情、删除项目等相关操作API。
功能介绍 测序数据质量的总体评估 评估测序的Reads数目，测序Base数，测序深度等。 低质量Reads过滤 过滤低质量的测序Reads，得到Clean Reads。 基因组比对 将Clean Reads比对到参考基因组上，同时输出比对率、深度、覆盖度的统计信息。 基因组变异检测
环境样品中的微生物群体基因组为研究对象，以功能基因筛选和/或测序分析为研究手段，以微生物多样性、种群结构、进化关系、功能活性、相互协作关系及与环境之间的关系为研究目的的新的微生物研究方法。一般包括从环境样品中提取基因组DNA, 进行高通量测序分析，或克隆DNA到合适的载体，导入宿主菌体，筛选目的转化子等工作。
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”。
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）
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。平台提供大量相关模型、算法及数据资源，是一站式的医疗研发平台。EIHealth以开放API的方式提供给用户，您可以根据本文档提供的API来使用服务，支持的全部API请参见API概览。 在调用医疗智能体
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普惠水平。同时通过丰富的加速技术，实现算法工具的数倍加速，加速生物医疗大数据的分析。 平台由项目管理
计算机辅助药物虚拟筛选是新药早期研发的重要环节，可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，并且依托云端大算力实现超大规模筛选和成药性分析，从成千上百万的小分子库中快速筛选出与蛋白结合最紧密的候选药物，从而为药物研究和临床试验提供方向。药物虚拟筛选以项目成员为粒度进行资源的隔离和访问
科院北京基因组研究所迅速成立联合团队，从新冠病毒蛋白序列开始，针对所有21个靶点蛋白进行同源建模、分子动力学模拟优化，获取靶点蛋白的3D结构，对超过8500个已上市、进入临床的小分子药物进行了约18万种药物-靶点配对情况的计算评估，让研究人员可以同时从21个蛋白的角度，综合、无偏
盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、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
盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、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
点蛋白进行同源建模、分子动力学模拟优化，获取靶点蛋白的3D结构。对超过8500个已上市、进入临床的小分子药物进行了约18万种药物-靶点配对情况的计算评估，同时从21个蛋白的角度，综合、无偏的评估药物效果，从而为后续的药物机制研究、临床试验提供线索。 父主题： EIHealth平台
行了约18万种药物-靶点配对情况的计算评估，让研究人员可以同时从21个蛋白的角度，综合、无偏地评估药物效果，从而为后续的药物机制研究、临床试验提供线索。同时，该研究成果以封面杂志发表在化学信息学领域国际顶级期刊《Journal of Chemical Information and
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