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嵌入式Morgan指纹(eMFP)的Docker镜像，保留分子关键结构信息，通过改进数据表示减少过拟合风险并增强模型性能，用于分子特征化，输出固定1024维向量表示。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：ersiliaos仓库类型：镜像最近更新：5 个月前
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嵌入式Morgan指纹(eMFP) Docker镜像
镜像概述
嵌入式Morgan指纹（Embedded Morgan Fingerprints, eMFP）是Morgan二进制指纹的嵌入式版本，能够保留编码分子的关键结构信息。该实现提供了改进的数据表示方式，可降低过拟合风险同时增强模型性能。本镜像于2025年7月3日整合，最后打包时间为2025年12月24日。
核心功能与特性
- 嵌入式表示：采用嵌入式技术实现Morgan指纹，优化分子结构信息保留
- 数据表示改进：通过改进的数据结构降低过拟合风险
- 模型性能增强：在减少过拟合的同时提升模型整体性能
- 固定维度输出：生成固定1024维的分子向量表示，确保输出一致性
使用场景与适用范围
- 任务类型：分子表示（Representation）
- 子任务：特征化（Featurization）
- 生物医学领域：适用于任何生物医学研究领域
- 目标生物：无物种限制，适用于任何目标生物
- 应用场景：分子结构分析、药物发现、 cheminformatics 研究中的分子特征提取
技术规格
标识符
- Ersilia标识符：
eos11sr - 简称：
emfps
输入输出
- 输入类型：化合物（Compound）
- 输入维度：1
- 输出维度：1024
- 输出一致性：固定（Fixed）
- 输出解释：分子的向量表示
输出列（部分展示）
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| dim_00 | float | 嵌入式Morgan指纹的第0维索引 | |
| dim_01 | float | 嵌入式Morgan指纹的第1维索引 | |
| dim_02 | float | 嵌入式Morgan指纹的第2维索引 | |
| dim_03 | float | 嵌入式Morgan指纹的第3维索引 | |
| dim_04 | float | 嵌入式Morgan指纹的第4维索引 | |
| dim_05 | float | 嵌入式Morgan指纹的第5维索引 | |
| dim_06 | float | 嵌入式Morgan指纹的第6维索引 | |
| dim_07 | float | 嵌入式Morgan指纹的第7维索引 | |
| dim_08 | float | 嵌入式Morgan指纹的第8维索引 | |
| dim_09 | float | 嵌入式Morgan指纹的第9维索引 |
注：共32列，此处展示前10列
部署信息
- 来源：本地（Local）
- 来源类型：外部（External）
- DockerHub地址：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos11sr
- Docker架构：AMD64、ARM64
- S3存储地址：[***]
使用方法
前提条件
需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E5%B7%A5%E5%85%B7
操作步骤
1. 获取模型
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos11sr
2. 启动服务
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos11sr
3. 生成示例输入文件
bash# 生成包含3个示例的输入文件 ersilia example -n 3 -f my_input.csv
4. 运行模型
bash# 输入文件为my_input.csv，输出结果保存至my_output.csv ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv
5. 关闭服务
bash# 关闭模型服务 ersilia close
资源消耗
大小信息
- 模型大小：1 Mb
- 环境大小：775 Mb
- 镜像大小：734.99 Mb
计算性能（秒）
- 10个输入：28.52
- 100个输入：18.98
- ***个输入：127.26
参考文献
- 源代码：https://github.com/MMLabCodes/eMFP
- 预印本：[***]
- 发表年份：2025
- Ersilia贡献者：https://github.com/arnaucoma24
许可证
- 本软件包采用https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/LICENSE%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81
- 包中包含的模型采用无特定许可证
注意：Ersilia直接从原作者处提供模型访问，如在研究中使用本模型，请参考原始代码仓库和/或发表文献。
关于Ersilia
Ersilia开源计划是一家技术非营利组织，致力于推动全球南方的可持续研究。如发现本模型有用，请https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/CITATION.cffErsilia%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%AD%E5%BF%83%E3%80%82%E8%BF%90%E8%A1%8C%E8%BF%87%E7%A8%8B%E4%B8%AD%E9%81%87%E5%88%B0%E4%BB%BB%E4%BD%95%E9%97%AE%E9%A2%98%EF%BC%8C%E8%AF%B7https://github.com/ersilia-os/ersilia/issues%E3%80%82%E5%A6%82%E5%B8%8C%E6%9C%9B%E4%B8%BA%E6%88%91%E4%BB%AC%E7%9A%84%E4%BD%BF%E5%91%BD%E5%81%9A%E5%87%BA%E8%B4%A1%E7%8C%AE%EF%BC%8C%E6%AC%A2%E8%BF%8E%E8%80%83%E8%99%91***%E6%94%AF%E6%8C%81Ersilia%EF%BC%81
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull ersiliaos/eos11sr:<标签>
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镜像拉取常见问题
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