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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。 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
在平台右上角用户名中选择“系统设置”。 在“Nextflow配置”模块，单击“安装”。 图1 安装Nextflow 选择安装方式。目前支持GitHub获取和上传安装包两种方式。 GitHub获取：可以选择版本，目前支持选择的安装包版本v22.10.6，v22.10.0，v22.04.0。 上传安装包：用
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
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
install -y zlib zlib-devel 安装bwa软件，在github上下载bwa的源代码，并使用make编译。 yum install bwa git clone https://github.com/lh3/bwa.git cd bwa;make 请预先安装好Git，并检查本机是否有ssh
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
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
install -y zlib zlib-devel 安装bwa软件，在github上下载bwa的源代码，并使用make编译。 yum install bwa git clone https://github.com/lh3/bwa.git cd bwa;make 请预先安装好Git，并检查本机是否有ssh
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
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
查看结果（1） 图10 高级筛选 分子优化的结果可以查看原始配体和生成后的配体的结构以及属性值对比，可单击“对比”进行查看。可以直观地看到哪些属性变好了，哪些属性变坏了。 图11 属性对比 分子优化结果支持以卡片视图的形式进行查看，参考图13，在卡片视图中： 单击右上方的选择下拉框
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
String 标签页面标题，正则匹配中文，英文字母和数字及下划线 最小长度：1 最大长度：32 feature 是 String 标签页面类型 枚举值： TOOL labels 是 Array of strings 标签页面包含的标签值，正则匹配中文，英文字母和数字及下划线 最小长度：1 最大长度：32
resource_name 是 String 收藏的资源名称，正则匹配中文，英文字母和数字及下划线。 最小长度：1 最大长度：128 resource_type 是 String 收藏的资源类型，正则匹配英文字母和数字及下划线。 最小长度：1 最大长度：128 display_info
各分子的多种药化性质。 结果页面支持对生成分子进行查看详情、查看3D结构、下游分析（分子优化及合成路径分析）、与原始分子属性对比（仅支持片段优化的属性对比）、查看分子与靶点的2D相互作用、下载2D相互作用图片，下载3D分子结构、收藏结果等多项功能。 支持按照相互作用力进行高级筛选，单击进行条件配置。
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 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
包含中文字符，格式为{project-name}/{image-repo}:{image-tag} commands: # docker启动时执行命令 单行命令长度取值范围[0-256]，不能包含中文字符，支持多行输入，最多支持300行。
登录盘古辅助制药平台，选择“AI模型”。 图1 AI模型 单击“创建模型”，设置相关参数信息。 表1 参数说明 参数 说明 名称 模型名称。 长度为5-32个字符，首位需以英文字母开头，仅可以使用字母、数字、下划线“_”和中划线“-”和空格。 描述 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。
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