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个人设置 在平台右上角用户名中选择“个人设置”，可以修改邮箱、手机号和密码。最终租户仅可修改邮箱和手机号，子用户可以修改可以修改邮箱、手机号和密码。 图1 修改个人信息 父主题： 系统设置
上传镜像 通过health docker push命令将镜像上传至EIHealth平台项目中。
API概览 医疗智能体平台所提供的API，均符合RESTful API设计规范，如表1所示。 临床研究和药物设计所提供的API，均符合RESTful API设计规范，如表2所示。
创建子用户 使用管理员账户登录盘古辅助制药平台。 在右上角用户名中选择“用户管理”。 在用户管理页面，单击左上角“创建用户”，进入“创建用户”页面。 填写用户信息，分配子用户权限。 创建完成后，单击“确认”。 父主题： 用户管理
登录医疗智能体平台，在“资产市场”中订阅“docking summary测试数据”至所需的项目中。 图1 示例数据 父主题： 新型冠状病毒（COVID-19）虚拟药物筛选
Notebook简介 EIHealth平台集成了基于开源的Jupyter Notebook，可为您提供在线的开发和调试工具，用于编写和调测模型训练代码。Notebook使您无需关心分析软件包的安装、升级和维护等工作，只需聚焦于科研工作，从而加快科研进展。
状态码 表1 状态码 状态码 编码 说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端，它的部分请求已经被服务器接收，且仍未被拒绝。 101 Switching Protocols 切换协议。只能切换到更高级的协议。 例如，切换到HTTPS的新版本协议。
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。
使用逻辑与EIHealth平台一致，进入项目，再对项目内的数据等内容进行操作。 命令行的参数缩写支持合并使用，例如，-r -s 可以写成-rs。 父主题： 获取并使用命令行工具eihealth-toolkit
在使用该命令前，您需要通过平台创建项目。 命令结构 health get 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，在EIHealth平台创建项目时，由用户填写。
在使用该命令前，需要使用switch命令进入待操作的项目，才可以执行数据相关操作，使用逻辑与EIHealth平台相同。 命令结构 health ls <path> [flags] 表1 参数说明 参数 简写 是否必选 描述 path 无 否 路径名称。
本示例中以Windows系统命令行工具为例，介绍如何将本地数据上传到EIHealth平台。更多的命令介绍请参见命令行工具。 使用命令行工具，用switch命令进入待操作的项目。
计算节点标签添加方法：在平台右上角单击用户名，选择“系统资源 > 计算资源”，在计算节点的操作列单击“更多 > 标签管理”，添加标签。上图示例中需要添加的标签名称为labelsss1。 使用本地已填写好的作业模板job.yaml运行分析作业。
图1 下载数据 使用命令行工具下载数据 使用download命令将EIHealth平台的数据下载到本地，此命令不支持下载引用项目中的数据。
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”页签，单击“新建研究”。 图1 新建研究 填写任务的基本信息，包括选择任务所属项目，研究的名称和描述。 图2 基本信息 选择配体分子和受体蛋白。 作业名称：自定义名称 。
医疗智能体（EIHealth）平台集成了Nextflow框架，支持用户直接在医疗智能体（EIHealth）平台安装Nextflow。 父主题： Nextflow
数据管理简介 EIHealth平台使用对象存储服务（OBS）存储原始数据、流程执行中间数据和执行结果数据。数据按项目维度进行隔离和划分，从项目角度进行数据的管理，不同项目的数据可以通过“导入数据”实现跨项目使用。
标签管理 在平台右上角用户名中选择“标签管理”。 系统标签用于设置作业分类，可以在系统标签管理中添加、删除标签。 添加标签 在“标签管理”页面，单击“添加”。 在“添加标签”弹窗中，输入标签名称、标签描述。
数据管理简介 盘古辅助制药平台使用对象存储服务（OBS）存储原始数据、作业执行中间数据和执行结果数据。数据按项目维度进行隔离和划分，从项目角度进行数据的管理，不同项目的数据可以通过“复制数据”实现跨项目使用。
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。
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