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。
心脏毒性分类器是一个用于药物诱导心脏毒性风险的二元预测模型。该模型输出概率分数,指示化合物具有心脏毒性的可能性。它使用化学输入(如SMILES、Morgan指纹、Mordred理化描述符)以及生物数据(包括药物暴露后的基因表达和细胞染色谱)。训练的真实标签来自DICTrank(药物诱导心脏毒性排名)数据集。
本模型于2024年6月29日整合,最后打包于2026年3月19日。
eos1pu1cardiotox-dictrankAnnotation(注释)Activity prediction(活性预测)ADMETHomo sapiens(人类)Cardiotoxicity(心脏毒性)、DrugBankCompound(化合物)11Fixed(固定)输出列
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| cardiotoxicity_risk | float | low | 基于二元分类模型的心脏毒性风险分数(0-1),作者推荐阈值为0.641338 |
LocalExternalAMD6440.7896.18-1(未提供)需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia
1. 获取模型
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos1pu1
2. 服务模型
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos1pu1
3. 生成示例输入
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# 使用输入文件运行模型并输出结果 ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv
5. 关闭服务
bash# 关闭模型服务 ersilia close
Peer reviewed(同行评审)2024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%A8None%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82
注意:Ersilia按"原样"提供模型访问,直接来自原作者。如果在研究中使用该模型,请参考原始代码库和/或出版物。
Ersilia开源计划是一个科技非营利组织,致力于推动全球南方的可持续研究。
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%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%97%B6%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
如果您想为我们的使命做出贡献,考虑***给Ersilia!
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401 认证失败
429 限流
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