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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
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CS
创建FastQC应用样例 本章节提供了在EIHealth平台创建FastQC应用的样例,帮助您快速熟悉平台的使用方法。 FastQC是一款高通量序列数据的质量检测工具,此样例基于开源的FastQC软件,将软件制作成镜像,上传至平台,并基于此镜像创建应用。应用创建完成后可以直接使用Fas
如何将生物信息学软件封装为镜像并上传? 本章节提供了在EIHealth平台创建FastQC应用的样例,帮助您快速熟悉平台的使用方法。 FastQC是一款高通量序列数据的质量检查工具,此样例基于开源的FastQC软件,将软件制作成镜像,上传至平台,并基于此镜像创建应用。应用创建完成后可以直接使用Fas
、自动预测、自定义。 原始配体 将选择的靶点结构原始配体与此处参数选择的原始配体或者上传配体文件结合使用,通过识别原始配体或上传的配体所占空间及相应Padding空间扩展值确定口袋的中心及大小。 选择残基 选择残基方式由用户点选多个平台识别到的残基定义口袋的位置。 自动预测 自动
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
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
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
“神农项目”是完全免费公开的新冠药物虚拟筛选数据库。在抗疫期间,为了寻找有效治愈新冠肺炎的治疗方式,华为云医疗智能体项目团队联合多家科研机构,从新冠病毒蛋白序列开始,针对所有21个靶点蛋白进行同源建模、分子动力学模拟优化,获取了靶点蛋白的3D结构。并对超过8500个已上市、进入临床的小分子药物进行
Pgp-inhibitor,Pgp抑制。0为非Pgp抑制,1为Pgp抑制。 结果解释:预测值的范围在0~1之间。 Pgp-substrate: Pgp-substrate,Pgp基质。0为非Pgp基质,1为Pgp基质。 结果解释:预测值的范围在0~1之间。 HIA: Human intestinal
将原始配体作为口袋位置,也可以通过上传配体文件来进行口袋设置。 选择残基 选择某些残基来作为口袋位置。 自动预测 如果受体口袋位置未知,可以使用自动预测软件来进行口袋位置预测。 全局对接 将整个受体作为口袋位置。 自定义 手动修改口袋位置和大小。 padding 口袋位置放大多少尺寸。
苗头化合物发现 分子对接 分子属性预测 分子搜索 CPI预测 分子生成 父主题: 功能模块
API(AI辅助药物设计) 分子生成(MG) 分子优化(MO) 靶点化合物结合预测(CPI) 分子属性预测(MPP) 分子搜索(MS) 分子合成路径规划任务(MSP) 自定义属性任务(MCP)
都会被调度到应用的节点标签所对应的计算节点上。 如果设置了不存在的计算节点标签,作业会进入等待,直至配置了相应的标签。 超时时间:作业运行时间超过设置时间时,认为超时,默认1440分钟,最大可设置为144000分钟,即作业运行至多100天。 加速类型: 加速效率:IO加速>本地盘加速>无
的运行状态。您可以查看作业的名称、创建时间、运行状态、总时长、运行时长、已运行时间、预计还需时间。对于列表中的作业,支持通过作业名称、状态、类型、标签、创建时间和完成时间进行快速搜索。也可以根据创建时间顺序、总时间顺序、总时长顺序、完成时间顺序等进行排序。 图1 作业中心 父主题:
表2 临床研究、AI辅助药物设计API 类型 API 说明 药物设计 API(AI辅助药物设计) 分子生成、分子优化、靶点化合物结合预测、分子属性预测相关操作API。
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:合成路径规划的搜索时间限制,到达限制时间会返回已经搜索完成的路径。搜索时间增加,作业运行时间延长;搜索时
少数据分析50%的错误率,节省20%的时间,助力脑科学研究的效率提升。 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 G
将原始配体作为口袋位置,也可以通过上传配体文件来进行口袋设置。 选择残基 选择某些残基来作为口袋位置。 自动预测 如果没有受体口袋位置未知,可以使用自动预测软件来进行口袋位置预测。 全局对接 将整个受体作为口袋位置。 自定义 手动修改口袋位置和大小。 padding 口袋位置放大多少尺寸。
自由能微扰作业管理 分子对接作业管理 分子合成路径规划作业管理 分子优化作业管理 靶点口袋发现作业管理 靶点口袋分子设计作业管理 分子属性预测作业管理 分子搜索作业管理 分子生成作业管理 CPI作业管理 靶点优化作业管理 药物模型管理