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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
工具”页面的流程列表中。 步骤2：上传待分析数据 您在使用NGS流程前，请先上传待分析的数据，上传数据方法请参见数据管理。数据要求是成对的双端测序样本，即您需要上传两个样本数据文件，例如：xxx.R1.fastq.gz和xxx.R2.fastq.gz。 步骤3：创建分析作业 单击项目名称，进入“项目管理”页面，并选择“工具”页签。
自动作业执行启动、编辑、删除操作，运行中的作业可以执行停止操作。 图1 自动作业 前提条件 在“工具”中完成流程创建。 在“数据库”中完成样本集的数据库创建。数据库的每一行对应一个任务，如果满足触发条件，就会在平台自动运行，并在分析任务列表添加一条记录。 创建自动作业 在“作业”页面左侧，单击“自动作业”页签。
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
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
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、XLOGP3、TPSA、靶点、Csp3比例、分子量、可旋转键数目。 功能演示请参见视频帮助。 新型冠状病毒（COVID-19）虚拟药物筛选 新型冠状病毒（COVID-19）的出现在
、致病机理等研究工作。华为云联合多家科研单位，推出基因组自动化鉴定云平台。该平台直接对接人体样本的RNA二代测序原始数据，具有对数据全自动质量控制、拼接和病毒组成分析等功能，实现了对样本中可能存在的包括新型冠状病毒在内的各种病毒的快速检测，并在线分析各种病毒的相对载量。 抗病毒药物研发
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
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
流的程序模型，因此不用自己去写复杂的并行化的程序，只需要关注“数据流”即可。流程中的每个process可以通过配置文件快速的定制并行执行的样本数目，大大节约了生信人员搭建组学分析流程的时间。 医疗智能体（EIHealth）平台集成了Nextflow框架，支持用户直接在医疗智能体（
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 time_limit 是 Integer 搜索最大时间，单位:分钟。 最小值：5 最大值：60 max_pr
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
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。 靶点：小分子的靶点。 Csp3比例：小分子的碳饱和度。 分子量（Da）：小分子的分子量。 可旋转键数目：小分子的可选择键数。 父主题： 运行大规模虚拟药筛任务
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
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、XLOGP3、TPSA、靶点、Csp3比例、分子量、可旋转键数目。 使用步骤如下所示。 在“资产市场”中订阅版本为1.0.0“Docking Summary”流程至所需的项目中。 进入“专题”页签，单击“新建研究”。
BamQC Report 测序比对数据的质量控制报告，以HTML文件的形式展示。 输出 VCF 样本的突变信息，包含有SNP和INDEL信息，以VCF的格式存储。 输出 VCF Report 样本突变信息的质量控制报告，以HTML文件的形式展示。 表2 参数说明 应用名称 参数 名称 类型
基于EIHealth平台，搭建NGS流程，流程以fastq格式数据作为输入，对碱基的质量信息进行评估，判断可靠程度，通过质控、比对、变异检测等步骤，最终输出包含样本SNP、INDEL的VCF文件。 基于二代测序的基因突变检测 NGS流程简介 操作步骤 快速创建一个kubernetes集群 3分钟创建一个游戏类容器应用
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 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
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