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以将项目暂时冻结，待下次重新启动时再激活。处于“冻结”状态的项目，用户无法进入该项目查看项目的开发环境、流程等历史运行情况，当前正在运行的分析作业会继续执行直到完成。冻结的项目可以通过“解冻”操作重新激活。 解冻：解冻项目。 转移：将项目转移给其他用户。“转移”只能由项目所有者发
项目成员和权限 医疗智能体以项目为粒度对数据、分析作业、开发环境和镜像进行分组。以便用户通过项目进行资源的访问、共享和协作。 添加项目成员 移除、修改项目成员 成员角色和权限 添加项目成员 前提条件 平台管理员首先通过“用户管理”功能添加平台用户，才能将该用户添加至项目中。 创建用户的详细方法请参见创建平台用户。
图1 新建应用 依据“应用参数说明表”依次创建搭建NGS流程所需的应用。 图2 填充应用内容 对于测序得到的大量数据，如果需要批量执行NGS分析，可以选取以下任意一种方式进行批量执行： 方式一：对于输入参数，打开“并发”开关，在启动作业时，每个参数可以设置多个参数值，自动生成多个作
获取镜像 获取创建分析应用的镜像 创建分析应用时，您可以通过Docker Hub等镜像仓库，搜索引擎，自己制作等途径获取所需的镜像。 例如，可在Docker Hub获取bwa软件（用于将基因序列比对到参考基因组上）。 以下类型镜像，建议您通过Docker Hub获取，不建议自己制作。
管理员用户包含子管理员，均具备删除权限。但子管理员不可将管理员删除。删除用户只能删除来源为本平台的用户，如果来源为IAM，则只支持移除。 项目是存储数据、镜像、分析作业等的工作空间，执行删除用户操作时，只有在该用户名下没有项目时，才可以被删除。在用户的操作列，单击“删除”，删除对应的用户。 图1 删除子用户
参数确认无误后，单击页面上方“启动作业”按钮，可以直接基于该流程创建自动分析作业。 查看作业运行结果 自动作业运行完成后，在自动作业列表中单击数据表名称，跳转至对应的数据表中。在设置的状态更新列中，单击执行结果跳转至对应的分析作业，查看作业运行结果详情。 图7 查看作业运行结果 父主题： 作业管理
启动作业 通过使用create或 submit命令引用本地的配置文件，启动分析作业。 命令结构 health create job [flags] # create和submit作用相同 health submit job [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 说明
命令行工具概述 医疗智能体命令行工具（eihealth-toolkit）是配套EIHealth平台，为EIHealth平台各功能组件提供命令行管理工具。借助此工具，可以辅助您对EIHealth平台项目中数据、应用、流程和作业资源进行管理和使用。 eihealth-toolkit具备灵活性高、扩展性强：
ParseException: Unparseable date，请提交工单或联系服务技术支持。 execution log提示其它因脚本语法的问题，请根据报错信息进行修改，若无法解决请提交工单或联系服务技术支持。 作业状态已为完成态，task仍在运行中 问题现象 作业的状态已为完成态（
配置命令行工具 步骤1：获取认证信息 步骤2：获取命令行工具 步骤3：初始化配置
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
运行大规模虚拟药筛任务 药物数据输入格式说明 订阅Docking Summary流程 新建研究 查看药筛结果 查看药筛作业和结果下载
流程设计器 分析流程至少由一个应用构成，流程中的各个应用由其前后顺序形成完整的计算工作流，一个应用的输出作为另一个应用的输入。 流程设计器是一种用于创建、查看、修改流程的图形化工具。借助流程设计器，您可以拖拽工具到画布中，可视化链接各应用，指定应用的先后顺序。 流程设计器界面 流
填写“超时时间”、“输出路径”。 为可选参数，基于流程创建分析作业时，该参数可重新定义。 “超时时间”指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。 “输出路径”指运行分析作业时的输出结果存放路径。 例如，gene-ass
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，来进行下游分析或者优化等。 在输出结果页面
作业信息 聚类分析 目前分子优化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，来进行下游分析或者优化等。 在输出结果页面左上角单击“聚类分析”后，
获取并使用命令行工具eihealth-toolkit 步骤1：获取认证信息 步骤2：下载并安装命令行工具eihealth-toolkit 步骤3：初始化配置 步骤4：查看与执行操作命令
计算机辅助药物虚拟筛选是新药早期研发的重要环节，可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，并且依托云端大算力实现超大规模筛选和成药性分析，从成千上百万的小分子库中快速筛选出与蛋白结合最紧密的候选药物，从而为药物研究和临床试验提供方向。药物虚拟筛选以项目成员为粒度进行资源的隔
针对TB级3D鼠脑稀疏标记成像数据的全自动拼接软件，减少数据分析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。
点击作业的“作业信息”页面可以查看作业的运行时间和配置参数。 图14 查看作业信息 聚类分析 目前分子对接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、分子属性预测、合成路径规划等。
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