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ersiliaos/eos1lb5
ersiliaos
这是一个预测分子进入肺部、扩散通过干酪样病变及渗透结核分枝杆菌细胞壁可能性的模型集合，基于多项研究构建的分类器，用于结核病药物研发中的通透性评估。
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：1 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你用 DeepSeek、元宝AI、Copilot 等 AI 代为编写轩辕镜像的 docker pull、修改 compose 镜像地址，或排查拉取失败等问题，请让 AI 先读规则再动手，只要在 AI 对话里直接发送下面这句话即可：
生成 docker pull、修改 compose 的 image，或排查拉取失败前，请先阅读并严格遵守 https://xuanyuan.cloud/agents.md 中的规则。国内用户首推 DeepSeek、元宝 AI 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
结核分枝杆菌细胞壁通透性预测模型
镜像概述和主要用途
该镜像包含一系列预测模型，用于评估分子进入肺部（基于Valitalo等人，2016）、扩散通过干酪样病变（基于Sarathy等人，2016）以及渗透细菌细胞壁（基于Janardhan等人，2016、Radchenko等人，2023、Lepori等人，2025）的可能性。这些模型是基于参考数据构建的分类器，采用作者指定的通透性阈值，可补充MycPermCheck（eos8d8a）模型。模型于2025-11-25整合，最后打包于2026-03-30。
核心功能和特性
- 多阶段预测：覆盖分子从肺部进入到细胞壁渗透的完整过程
- 多来源整合：融合多项研究的数据集和模型，提供全面评估
- 概率输出：针对不同阶段和数据集提供具体的通透性概率
- 固定输出维度：标准化输出6个关键指标，便于结果比较和下游分析
信息详情
标识符
- Ersilia标识符：
eos1lb5 - Slug：
mycobacterium-permeability
领域分类
- 任务：
Annotation（注释） - 子任务：
Activity prediction（活性预测） - 生物医学领域：
Tuberculosis（结核病） - 目标生物：
Mycobacterium tuberculosis（结核分枝杆菌） - 标签：
Tuberculosis、Permeability、ADME
输入信息
- 输入类型：
Compound（化合物） - 输入维度：
1（单个化合物）
输出信息
- 输出维度：
6 - 输出一致性：
Fixed（固定） - 解释：肺部扩散和细胞壁渗透的概率
输出列详情
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| epr_proba | float | high | 化合物在肺泡上皮衬液中积累的概率 |
| diff_proba | float | high | 化合物在干酪样病变中扩散的概率 |
| perm_proba_janardhan | float | high | 根据Janardhan等人2016年数据集的化合物细胞壁渗透概率 |
| perm_proba_mtbpen | float | high | 根据MtbPen数据集的化合物细胞壁渗透概率 |
| perm_proba_lepori_mtb | float | high | 根据Lepori等人2025年数据集的化合物在结核分枝杆菌中的细胞壁渗透概率 |
| perm_proba_lepori_msm | float | high | 根据Lepori等人2025年数据集的化合物在耻垢分枝杆菌中的细胞壁渗透概率 |
来源和部署
- 来源：
Local（本地） - 来源类型：
Internal（内部） - DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos1lb5
- Docker架构：
AMD64 - S3存储：[***]
资源消耗
- 模型大小（Mb）：
12 - 环境大小（Mb）：
1978 - 镜像大小（Mb）：
2008.59
计算性能（秒）：
- 10个输入：
59.05 - 100个输入：
57.15 - ***个输入：
787.35
参考资料
- 源代码：https://github.com/ersilia-os/ai2050-mtb-penetration
- 出版物：[***]
- 出版类型：
Peer reviewed（同行评审） - 出版年份：
2025 - Ersilia贡献者：https://github.com/GemmaTuron
许可证
本包采用https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/LICENSE%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82%E5%8C%85%E4%B8%AD%E5%8C%85%E5%90%AB%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%87%87%E7%94%A8GPL-3.0-or-later%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82
注意：Ersilia直接从原作者处提供模型访问，使用模型进行研究时请参考原始代码库和/或出版物。
使用方法和配置说明
前提条件
需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E5%B7%A5%E5%85%B7%E3%80%82
模型获取
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos1lb5
模型使用流程
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos1lb5 # 生成示例输入文件（3个化合物） ersilia example -n 3 -f my_input.csv # 运行模型预测 ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv # 关闭模型服务 ersilia close
关于Ersilia
Ersilia开源倡议是一个技术非营利组织，旨在为全球南方的可持续研究提供支持。如果发现此模型有用，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%E6%9E%9C%E6%82%A8%E6%83%B3%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/eos1lb5:<标签>
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