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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。
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。
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等20多个药物发现任务上均达到性能最优。
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等20多个药物发现任务上均达到性能最优。
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。
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。
功能介绍 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。
Integer 每个产物的最大反应数量 最小值:2 最大值:20 表5 SynthesisResult 参数 参数类型 描述 smiles String 产物smiles序列 top_n Integer 期望返回的条目数 max_search_depth Integer 期望搜索的最大深度
表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 smiles 是 String 分子SMILES表达式 top_n 是 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: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: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。
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。此参数只有专业版支持。一次最多可以选10个模型属性。