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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
Turbo、EVS），如使用SFS Turbo加速，在投递作业时可以选择“IO加速”。 降低通量运行，进而降低带宽、IO需求，使得带宽、IO满足生产需求。 优化软件算法，如使用内存做缓存等，降低软件的IO需求。 针对特定的项目，对带宽或IO性能进行扩容。 提交工单或联系服务技术支持。 父主题： 流程、作业
使用genomeagent镜像 智能体AI 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
等技术加速计算过程。 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
stp，bwa-mam，bamqc，picard-insertsize算法拖拽到中间画布上。 图4 拖拽应用 设置输入、输出关系。 fastp的两个输出参数fq-file1和fq-file2是bwa-mem算法的输入参数，bwa-mem的sorted-bam参数是bamqc与pi
性能加速（可选） 当普通的计算资源不满足业务场景时，可以选择购买性能加速资源，加快算法的数据分析速度。 单击“购买性能加速”。选择包年包月或者按需，同时选择购买的性能盘大小。 图1 购买性能加速 父主题： 购买计算资源（主账号操作）
靶点口袋发现 靶点口袋发现实现全新元动力学算法，高效遍历柔性蛋白表面，找到潜在口袋位置。 单击“靶点口袋发现”功能卡片，进入配置页面。 在配置页面，选择靶点文件、探针文件，配置相关参数信息。 靶点文件：支持PDB格式文件。 探针文件：探针分子建议原子数不超过400，分子量过大可以
标记位点：3D可视化区域选择位点，再单击右侧标记位点的“+”添加。最多可添加50个生长位点。 单击下一步，配置其余参数 分子量：自适应和手动输入。自适应模式下平台根据药物分子的分子量分布进行分子设计。手动输入模式下平台会将用户输入的分子量作为强约束对分子设计过程进行限制，不合适的分子量范围可能会导致没有结果输出。
单击“分子搜索”功能卡片，进入分子搜索页面。 在配置页面，进行分子搜索配置，包括输入小分子、选择搜索算法、选择输出个数。 图1 分子搜索页面 输入小分子：可以通过输入SMILES、上传文件或者直接绘制输入小分子。最终以SMILES为准。 选择算法：可以选择ECFP4 Tanimoto相似度或者骨架搜索。ECFP4
多的合理合成路径；路径数量减少，可能会有部分合理路径未展示。默认值50，取值范围1-50。 最大搜索深度：深度增加，每一个路径可进行搜索的深度限制增加，作业运行时间可能延长；深度减少，部分路径可能在还未搜索完成时被终止。默认值5，取值范围3-12。 最大搜索时间：合成路径规划的搜
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 是 Integer 预测路径的最大深度 最小值：3 最大值：12 max_prediction_per_product 是 Integer 每个产物的最大反应数量 最小值：2 最大值：20
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、数据管理、作业、工具、开发环境、镜像等核心部件组成，各个部件沉淀了丰富的技术细节和人性化的设计。 初学者能够基于页面可视化的完成数据管理、复现业内的分析流程和算法。资深从业者能够基于镜像打造自己的分析流程。
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、生物活性预测和分子优化
欢迎使用医疗智能体（EIHealth）平台，该服务基于华为云AI和大数据技术优势，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。
医疗智能体EIHealth平台上线 基于华为云AI和大数据技术优势，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。 商用 产品介绍 用户指南
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、生物活性预测和分子优化
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 基于上述比对得到的b
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 最大值：20
Access Key)：与访问密钥ID结合使用的密钥，对请求进行加密签名，可标识发送方，并防止请求被修改。 使用AK/SK认证时，您可以基于签名算法使用AK/SK对请求进行签名，也可以使用专门的签名SDK对请求进行签名。详细的签名方法和SDK使用方法请参见API签名指南。 签名SDK只
作和状态，单击图标，展开“事件”。 图1 作业详情 如果作业显示运行正常，但实际作业中的某一个应用运行失败，请检查输入数据是否正常，并修改算法程序入口的main函数，保证运行结果有显式的返回值。 故障说明 作业运行时，每个应用称之为一个任务（Task）。部分场景下，任务输入数据异
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