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CPI预测 CPI预测基于蛋白质的一级序列和化合物的2D结构进行靶点匹配，精确的预测化合物-蛋白相互作用。 单击“CPI预测”功能卡片，进入配置页面。 配置靶点文件。 支持3种输入方式，分别是输入氨基酸序列、选择文件、输入PDB ID 输入FASTA格式氨基酸序列，输入框最多支持
分子属性预测 基于盘古药物分子大模型，预测化合物ADMET相关的80多种成药属性，有些属性的预测值会给出置信区间，更好地辅助分子设计。 单击“分子属性预测”功能卡片，进入配置页面。 图1 小分子配置页面 在配置页面输入分子信息，及配置相关参数。 输入方式：支持绘制分子、选择文件、手动输入。
创建分子属性预测作业 功能介绍 创建分子属性预测作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/admet 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
ADMET属性预测接口 功能介绍 计算小分子的物化性质，包括吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)。 URI POST /v1/{project_id}/admet 表1 路径参数
作业状态。 type String 作业类型。 create_time String 作业创建时间。 finish_time String 作业结束时间。 start_time String 作业开始时间。 failed_message String 失败提示，当作业执行失败时会返回。 user_name
ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 功能介绍 计算小分子的物化性质，包括默认的吸收(adsorption)、分布(distribution)、代谢(metabolism)、清除(excretion)与毒性(toxicity)，以及用户自定义的属性。 URI POST /v
新建CPI任务接口 功能介绍 输入蛋白序列、小分子库，创建分子-蛋白互作预测任务。 URI POST /v1/{project_id}/task/cpi 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是 String 华为云项目id 请求参数 表2 请求Header参数
分子属性预测（MPP） ADMET属性预测接口 ADMET属性预测接口(默认+自定义属性) 父主题： API（AI辅助药物设计）
使用AutoGenome镜像 AutoGenome是Notebook镜像，利用AutoML等技术帮助科研工作者在基因组学数据上端到端实现深度学习网络搜索，训练，评估，预测和解释的工具包。 使用AutoGenome镜像的详细步骤如下所示： 步骤1：订阅镜像 步骤2：创建Notebook 步骤3：预览AutoGenome案例
参数类型 描述 header String 蛋白质FASTA标题 最小长度：0 最大长度：128 fasta String 蛋白质FASTA序列 最小长度：4 最大长度：2048 smiles_list Array of strings 分子SMILES表达式列表 threshold
分子属性预测作业管理 创建分子属性预测作业 查询分子属性预测作业详情 父主题： API（盘古辅助制药平台）
靶点化合物结合预测（CPI） 新建CPI任务接口 查询CPI任务 父主题： API（AI辅助药物设计）
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。 SPONGE 分子模拟
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。 SPONGE 分子模拟
Integer 期望最大返回条目数（排序后取TopN） 最小值：1 最大值：50 max_search_depth Integer 预测路径的最大深度 最小值：3 最大值：12 max_prediction_per_product Integer 每个产物的最大反应数量 最小值：2
设置模型的描述信息。 基模型 设置基模型，基模型与分子描述符有关。选择不同的基模型，分子描述符不一样。 模型类型 回归型：预测一系列连续变量的模型，主要侧重定量描述。 二分型：预测二分类离散变量的模型，主要侧重定性分析。 模型数据 选择模型数据。可选择数据中心数据，或者示例数据。 仅支持CSV格式
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genomeagent镜像的详细步骤如下所示：
虚拟药物筛选简介 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。
应用场景 靶点发现 在靶点发现阶段，提供蛋白质结构预测、靶点口袋发现功能。 苗头化合物发现 在苗头化合物发现阶段，提供分子对接、口袋分子设计，分子属性预测功能，在分子对接中，预置了大量的分子库可供选择。 先导化合物优化 在先导化合物优化阶段，提供分子优化、靶点口袋分子设计（骨架跃
病灶区域分割DICE（预测病灶和真实病灶的重合度）及AVD（预测病灶体积与真实病灶体积误差）指标业界领先，与医生用手工准确勾勒的结果高度一致。 图2 影像分析图 新冠肺炎药物筛选 为了全面、系统地评估药物对新冠病毒所有靶点蛋白的结合情况，华为云联合多家科研单位，从新冠病毒蛋白序列开始，针对所
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