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虚拟药物筛选简介 虚拟药物筛选功能 医疗智能体平台支持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，进而预测小分子是否有成为候选药物的可能性。 虚拟药物筛选可实现如下功能。 整合分子对接结果，生成结合能矩阵。 整合受体与分子对接产生的配体构象，用于可视化展示。
靶点口袋分子设计 基于盘古药物分子大模型，靶点口袋分子设计功能主要是能够根据给定的口袋和小分子利用AI的预测出更优小分子。 单击“靶点口袋分子设计”功能卡片，进入配置页面。 在配置页面上传靶点结构，及配置其他参数。 图1 查看配置页面 靶点结构：选择靶点结构文件，仅支持PDB格式。
应用场景 靶点发现 在靶点发现阶段，我们提供蛋白质结构预测、靶点口袋发现功能。 苗头化合物发现 在苗头化合物发现阶段，我们提供分子对接、口袋分子设计，分子属性预测功能，在分子对接中，我们预置了大量的分子库可供选择。 先导化合物优化 在先导化合物优化阶段，提供分子优化、靶点口袋分子设计
作业执行失败排查思路 作业执行失败，有如下场景： 场景1：作业投递后处于运行中，运行过程正常，但是最后超时失败。 场景2：作业投递后处于运行中，但是无日志打印，也没有任何符合预期的输出文件生成。 场景3：作业投递后显示运行成功，但是根据日志分析作业有报错，也未能正确输出相关信息。
关键概念 盘古药物分子大模型 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
基本概念 盘古药物分子大模型 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
创建应用 登录医疗智能体平台，进入项目并选择“工具 > 应用”页签，单击“新建应用”。 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：
数据库简介 EIHealth平台提供了数据库的创建、查询和管理能力。您可以将表型、基因型或其他数据导入EIHealth平台并生成数据库。同时，除了自定义数据库外，支持将作业运行中产生的数据文件创建为数据库。 创建数据库时，数据库模板为您提供了一个数据表的搭建框架，可通过数据库模板灵活的定义数据结构
药物通用接口 生成分子SVG图 生成分子SDF三维结构 受体预处理 受体信息解析 受体口袋检测 配体格式转换为SMILES 生成相互作用2D图 计算配体间的3D结构差异 创建配体文件预览任务 查询配体文件预览任务 删除配体文件预览任务 创建配体相似性图计算任务 查询配体相似性图计算任务
创建虚拟药物筛选任务 创建药物虚拟筛选任务 虚拟药物筛选可以使用资产市场中预置的“Docking Summary”流程对小分子化合物配体和蛋白受体进行对接。 使用步骤如下所示。 登录医疗智能体平台，在“资产市场”中订阅“Docking Summary”流程至所需的项目中。 进入“专题
药物虚拟筛选 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离和访问控制
删除数据 使用rm命令删除EIHealth平台的文件或目录，此命令不支持删除引用的数据。 命令结构 health rm <destdir> [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 说明 destdir 无 是 目的文件或目录。 --force -f 否 强制操作，不进行询问提示
AK/SK是什么？如何获取AK/SK？ AK/SK（Access Key ID/Secret Access Key）即访问密钥，包含访问密钥ID（AK）和秘密访问密钥（SK）两部分，华为云通过AK识别用户的身份，通过SK对请求数据进行签名验证，用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性
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