ersiliaos/eos2hbd
ersiliaos
这个镜像提供基于粗粒度模型训练的被动渗透性预测工具，可计算化合物的渗透性系数，适用于药物研发中的ADME性质评估。
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：7 个月前
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基于模拟的被动渗透性预测
使用粗粒度（CG）模型（将多个原子聚合为单个珠子），作者获得了500,000种化合物在单组分DOPC脂质 bilayer中的模拟渗透性数据，覆盖化学空间的广泛代表性部分。我们使用该研究中生成的92,000种化合物（单体表示）的预测渗透性训练了一个简单的回归模型。
该模型于2021-11-10整合，最后打包于2025-11-14。
信息
标识符
- Ersilia标识符：
eos2hbd - 别名：
passive-permeability
领域
- 任务：
注释 - 子任务：
性质计算或预测 - 生物医学领域：
通用 - 目标生物：
通用 - 标签：
渗透性,ADME,Papp
输入
- 输入类型：
化合物 - 输入维度：
1
输出
- 输出维度：
1 - 输出一致性：
固定 - 解释： 渗透性系数（P），值越高表示渗透性越强。
以下是模型的输出列：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| log10_permcoeff | 浮点数 | 高 | 渗透性系数的log10值 |
来源与部署
- 来源：
本地 - 来源类型：
复制 - DockerHub： https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos2hbd
- Docker架构：
AMD64,ARM64 - S3存储： [***]
资源消耗
- 模型大小（Mb）：
241 - 环境大小（Mb）：
7765 - 镜像大小（Mb）：
8326.04
计算性能（秒）：
- 10个输入：
37.82 - 100个输入：
60.92 - ***个输入：
442.77
参考文献
- 源代码： [***]
- 出版物： [***]
- 出版物类型：
同行评审 - 出版年份：
2019 - Ersilia贡献者： https://github.com/miquelduranfrigola
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%E5%86%85%E5%8C%85%E5%90%AB%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%87%87%E7%94%A8GPL-3.0-only%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的访问权限，若在研究中使用该模型，请参考原始代码仓库和/或出版物。
使用方法
要在本地使用该模型，需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82 可通过以下命令获取模型：
bash# 从Ersilia模型 hub 获取模型 ersilia fetch eos2hbd
然后，可按以下步骤服务、运行和关闭模型：
bash# 服务模型 ersilia serve eos2hbd # 生成示例文件 ersilia example -n 3 -f my_input.csv # 运行模型 ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv # 关闭模型 ersilia close
关于Ersilia
Ersilia开源计划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。 如果您发现该模型有用，请https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/CITATION.cffErsilia%E6%A8%A1%E5%9E%8B hub。若在运行过程中遇到任何问题，请随时https://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！
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/eos2hbd:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"