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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
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序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 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
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 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
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
要的部分相互契合,发生相互作用,继而通过适当的构象调整,得到一个稳定的复合物构象,通过分子对接确定复合物中的两个分子正确的相对位置和取向,研究两个分子的构象特别是底物构象在形成复合物过程中的变化,是确定药物作用机制,设计新药的基础。 分子对接计算是把配体分子放在受体活性位点的位置
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
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
单击“下一步”,进入参数设置页面。 选择基模型:支持选择基模型。此参数仅专业版支持。如果选择的基模型是非官方盘古药物大模型,则约束条件不支持官方机器学习属性,只支持以该基模型创建的属性模型作为约束条件。基模型列表见AI建模。 选择属性模型:选择AI模型。如果需要创建模型,可参考AI模型。此
图8 优化设置页面(2) 选择基模型:支持选择基模型。此参数仅专业版支持。如果选择的基模型是非官方盘古药物大模型,则约束条件不支持官方机器学习属性,只支持以该基模型创建的属性模型作为约束条件。基模型列表见AI建模。 选择属性模型:选择AI模型。如果需要创建模型,可参考AI模型。此