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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：合成路径规划的搜索
64]，允许大小写字母、数字、空格、下划线(_)和中划线(-),只能以数字或字母开头。 最小长度：5 最大长度：64 labels 否 Array of strings 标签，取值范围[0,5]，单个标签最大长度32字符，支持中文、字母、数字、空格、下划线和中划线，且不能以空格开头或者结尾。 最小长度：1
String 内存物理规格描述信息 netcard_detail String 网卡物理规格描述信息 cpu_arch String 裸金属服务器的CPU架构类型 gpu_info String GPU信息 请求示例 查询计算资源规格 /v1/{project_id}/system/
ject时，默认为当前项目。 --project 无 否 指定项目名。未填写则使用配置文件中的项目名。 命令示例 本节以Windows为例介绍eihealth-toolkit的使用过程，Linux和macOS环境使用方法基本相同，可参考。 通过指定流程的ID或名称和版本删除流程。
中划线和下划线。 如果从操作列“更多>配置扩容策略”进入创建页面，策略名称会有默认值，默认名称会携带规格信息。 计费模式 按需计费。扩容的节点只支持按需计费。 可用区 选择可用区。 计算规格 选择计算节点类型及对应的规格。 系统盘 系统盘固定为40GB。 数据盘 默认为100GB，可以根据需要选择添加数据盘。
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。 在配置页面上选择设计方式 设计方式：支持侧链修饰、骨架跃迁、片段生长和从头生成四种方式。 侧链修饰：会在不同的侧链上进行侧链生长，生成新颖小分子。
输入的项目名称和命令中的项目名称一致，命令行工具才会执行删除动作。 命令结构 health delete project <project-name> [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 说明 project-name 无 否 项目名称，不填时默认为当前所在项目。
否 项目名称，不填时默认为当前所在项目。 --role -r 是 用户项目角色，只支持Administrator，Developer，Uploader或者Viewer。 命令示例 本节以Windows为例介绍eihealth-toolkit的使用过程，Linux和macOS环境使用方法基本相同，可参考。
的所有者和管理员有权限执行该操作。 命令结构 health delete member <member-name> [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 说明 member-name 无 是 用户名称。 --project -p 否 项目名称，不填时默认为当前所在项目。
设置名称匹配模式（include、exclude）和时间匹配模式（timeRange）对对象名以“/”结尾的对象也生效。 --o -o 否 生成结果清单文件的文件夹，命令执行完成后，会在该文件夹下生成结果清单文件（可能包含成功结果、失败结果和警告结果三个文件），默认为运行obsutil命令的用户目录的子文件夹
项目的所有者和管理员有权限执行该操作。 命令结构 health add member <member-name> [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 说明 member-name 无 是 用户名称。 --project -p 否 项目名称，不填时默认为当前所在项目。
、“标签”、和“描述”，设置“输出路径”、“优先级”、“计算节点标签”、“超时时间”和“加速类型”。 基本信息：包含作业名称、标签、描述。 输出路径：存放输出结果的路径，格式以/开头。例如项目中的output文件夹，输出路径可设置为/output。 不填写路径时，默认以“作业名-UUID”格式生成输出路径。
描述 protein 否 String 蛋白质3D结构，使用gzip压缩然后转base64格式 最小长度：1 最大长度：10000000 bounding_box 否 表7 object 结合口袋，包含口袋中心位置和尺寸大小 表7 BoundingBox 参数 是否必选 参数类型
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。 单击ngs“操作”列“启动作业”，在弹出的新建作业页面，填写作业信息。“作业名称”、“标签”、和“描述”，设置“输出路径”、“优先
而快速为药物研究和临床试验提供方向。 药物筛选通常分为靶点蛋白确定、候选药物小分子筛选、试验验证、临床验证四大阶段。 计算机辅助技术可以极快地加速前两个阶段，利用同源建模和分子动力学模拟，从病毒蛋白一级序列快速获得病毒蛋白3D结构，并且依托云端算力实现大规模筛选和成药性分析，从万
在界面显示数据作业执行日志，需要与data-job-id一起使用。 说明： 参数--log和--file不能同时使用。 参数--log的优先级高于--file。如果命令中同时包含参数--log和--file，默认只执行--log。 --file -f 否 本地文件夹路径及自定义文件名称，下载
summary：汇总分子对接结果。 图4 数据路径和流程图 图5 设置数据库 设置完成后，单击“提交”，执行药物虚拟筛选任务。 对于“运行中”的任务，允许取消、强制停止或删除。 图6 运行状态 查看执行结果 药物和蛋白结合能通过热点图呈现，并统计出结合能的均值和标准差。单击热点图，可查看详细的3
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，不同成员角
示。 表1 下载列表 支持平台 下载地址 Windows 64位 health-windows-x86_64.zip、health-windows-x86_64.zip.sha256 Linux ARM 64位 health-linux-aarch64.tar、health-linux-aarch64
有活性，数值在0~1之间。 结果解释：预测值的范围在0~1之间。 SR-p53： p53，一种肿瘤抑制因子，控制细胞周期的启动。在所有恶性肿瘤中，50%以上会出现该基因的突变。0为p53无活性，1为p53有活性，数值在0~1之间。 结果解释：预测值的范围在0~1之间。 毒效团（Toxicophore
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