-
药物数据输入格式说明 - 医疗智能体 EIHealth
在一个文件夹内。 输入配体小分子,配体小分子为如下格式的txt文件。 第一列为smiles字符串,第二列为smiles名称,中间用tab键分割。 父主题: 运行大规模虚拟药筛任务
-
生成分子SVG图 - 医疗智能体 EIHealth
最大值:100000 缺省值:0 bgopacity 否 Float 背景透明度。 最小值:0 最大值:1 缺省值:0.0 bgcolor 否 String 背景颜色。 最小长度:0 最大长度:64 fgcolor 否 String 前景色。 最小长度:0 最大长度:64 ccolor 否 String
-
应用场景 - 医疗智能体 EIHealth
新冠病毒CT影像分析实现了如下优势: 病灶的智能识别与分割。 病灶体积的自动精准测量,并与解剖学位置对应。 对分析结果自动三维重建,直观呈现,方便指导病人用药治疗。 单病例量化结果秒级输出,AI+医生复核总体效率是纯人工量化评估速度的数十倍。 病灶区域分割DICE(预测病灶和真实病灶的重合度)及
-
获取资产列表 - 医疗智能体 EIHealth
T,支持查询多个,以','分割 最小长度:0 最大长度:2000 key_word 否 String 关键字,支持在资产名、资产标题、短描述、长描述中搜索 最小长度:0 最大长度:2000 labels 否 String 标签,支持查询多个,以','分割 最小长度:0 最大长度:2000
-
使用AutoGenome镜像 - 医疗智能体 EIHealth
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
-
修改流程 - 医疗智能体 EIHealth
p或nf文件。 --description -d 否 workflow的详细描述信息。 --labels -l 否 流程标签列表,用","分割,如"a,b,c"。 --main_file -m 否 流程主文件名。 --params -p 否 本地json/yaml格式参数文件路径。
-
什么是医疗智能体 - 医疗智能体 EIHealth
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
-
获取数据库实例 - 医疗智能体 EIHealth
100000000],只有在--data参数使用时才生效。 --query -q 否 查询条件,格式为{column}::{operator}::{number}。`::`分割一个表达式中的列名、操作符和值。不同类型支持的操作符如下:String支持like(模糊搜索)、equal(精确搜索)、notlike(不
-
合成路径规划 - 医疗智能体 EIHealth
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
-
基本概念 - 医疗智能体 EIHealth
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
-
关键概念 - 医疗智能体 EIHealth
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
-
NGS流程简介 - 医疗智能体 EIHealth
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
-
查询分子合成路径规划任务 - 医疗智能体 EIHealth
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
-
新建分子合成路径规划任务接口 - 医疗智能体 EIHealth
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
-
资产市场简介 - 医疗智能体 EIHealth
AutoGenome AutoGenome为Notebook镜像,是一个利用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。 数据 人基因组数据 GRch38-reference数据集为人类基因参考基因组,广泛用于人类
-
查询分子合成路径规划作业详情 - 医疗智能体 EIHealth
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 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
-
创建分子合成路径规划作业 - 医疗智能体 EIHealth
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 time_limit 是 Integer 搜索最大时间,单位:分钟。 最小值:5 最大值:60 max_pr