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每个分子卡片上会展示相应分子序号与对应的参数QED、SaScore QED：代表分子的成药性。 SaScore：代表合成可及性分数，旨在评估分子的合成难易程度。 聚类分析 目前分子属性预测返回的结果小分子数较多，无法进行批量分析，通过一些聚类的辅助方式能更好的选择分子。从每个类里挑选出一两
添加分类标签 为了方便分类查看创建的应用和流程，您可以使用分类标签功能，筛选呈现带有相同标签的应用或流程。 在“工具”页面左侧，单击图标新建分类标签。 在添加分类标签弹窗中，输入“名称”，勾选需要呈现的标签名称。最多可以勾选5个标签。 图1 添加分类标签 勾选完成后单击“确定”。
查看作业信息 聚类分析 目前靶点口袋分子设计返回的结果小分子数较多，无法进行批量分析，通过一些聚类的辅助方式能更好的选择分子。从每个类里挑选出一两个分子进行后续分析和验证，提高分析的效率和分析质量。也可以通过聚类找出一些关键的骨架，来进行下游的分子优化、合成路径规划等。 在输出结果页面
新执行出现告警的代码。 您可以在Notebook工作目录中上传数据，使用AutoGenome工具。数据上传下载请参见数据的上传和下载。 对于非挂载目录以外的目录下的文件，重启Notebook后会消失。例如，上传文件至Notebook的根目录下，该文件并不在被挂载的obs路径中，重启Notebook，该文件会消失。
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。
查看loss值：loss代表模型训练的损失变化。 单击相应模型操作列的“查看loss”即可查看相应的训练集Loss。 删除模型：单击相应模型操作列的“删除”，在弹窗中单击“确定”，即可删除掉对应的模型。 查看评价指标：在模型列表页，单击某个模型名称左侧的按钮，可展示当前模型的相关指标
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，包括DrugBank编号、分类、化学式、XL
基因组数据生成的参考基因拷贝数分布为参考基线，能够自动的完成输入数据的比对排序，以及拷贝数分布计算，并输出可视化图表以供查看。 我的发布 在“资产市场>我的发布”中可以查看该用户所有发布资产的情况。对于发布成功的资产，可以在“组织共享”中查看和订阅。 对于发布成功的资产，可以进行
第1部分描述了蛋白质与配体小分子的结合能大小，以及该蛋白质在所有配体小分子的对接结果的均值和标准差。 第2部分描述了配体小分子信息，注释结果如下。 分类：该小分子的在DrugBank中分类信息。 化学式：小分子的化学式。 XLOGP3：小分子的脂溶性logP。 TPSA：小分子的拓扑极性表面积。
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 time_limit 是 Integer 搜索最大时间，单位:分钟。 最小值：5 最大值：60 max_prediction_per_product
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 响应参数 无 请求示例
最大搜索路径个数：合成路径规划的路径数量。路径数量增加，将展示更多的合理合成路径；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。
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 time_limit Integer 搜索最大时间，单位:分钟。 最小值：5 最大值：60 max_prediction_per_product
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 表5 SynthesisResult 参数 参数类型 描述 smiles String 产物smiles序列
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
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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
删除标签 标签删除后不可恢复，请谨慎操作。 在“标签管理”页面，单击操作列的“删除”。 在“删除标签”弹窗中，单击“确定”。 图3 删除标签 批量删除标签 您可以一次选中多个标签，单击页面左上角的删除按钮即可。 图4 批量删除标签 查找标签 在搜索框中输入标签名称关键字，单击按钮进行查找。
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