热门搜索:
ersiliaos/eos2l0q
ersiliaos
用于预测小分子对抗曼氏血吸虫的活性，基于多个药物库（如Cancer Drug Library、FDA Library等）的体外筛选数据开发，使用LazyQSAR建模，AUROCS范围0.7-0.89，可输出新转化血吸虫和成虫在不同浓度下的抑制率及IC50活性概率。
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：6 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 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。
抗血吸虫活性预测模型
镜像概述和主要用途
该模型用于预测小分子对抗曼氏血吸虫（Schistosoma Mansoni）的活性。由Ersilia基于瑞士热带与公共卫生研究所（Swiss TPH）提供的数据开发，数据来源于多个药物库的体外筛选，包括Cancer Drug Library（Cowan et al, 2015）、FDA Library（Panic et al, 2015）、Pandemic Response Box（Biendl et al, 2021）、Pathogen Box（Pasche et al, 2019）和Malaria Box（Ingram-Sieber, 2014）。模型测量了小分子对新转化血吸虫（nts）和成虫的体外活性（分别为抑制率%和IC50，根据文献二值化为活性/非活性），通过LazyQSAR进行数据聚合和建模，AUROCS范围为0.7-0.89。模型于2023-08-24纳入，最后打包时间为2025-11-25。
核心功能和特性
标识符
- Ersilia标识符：
eos2l0q - Slug：
schisto-swisstph
领域
- 任务：
Annotation（注释） - 子任务：
Activity prediction（活性预测） - 生物医学领域：
Schistosomiasis（血吸虫病） - 目标生物：
Schistosoma mansoni（曼氏血吸虫） - 标签：
Neglected tropical disease（被忽视热带病）、Schistosomiasis（血吸虫病）、IC50
输入
- 输入类型：
Compound（化合物） - 输入维度：
1
输出
- 输出维度：
6 - 输出一致性：
Fixed（固定） - 解释：分子在33μM和10μM单点抑制、聚合检测及IC50检测中对曼氏血吸虫的活性概率
输出列说明
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| nts_perc_10 | float | high | 基于单点（10μM药物浓度）抑制率的曼氏血吸虫新转化血吸虫（NTS）抑制概率 |
| nts_perc | float | high | 基于单点（10μM和33μM聚合）抑制率的曼氏血吸虫NTS抑制概率 |
| nts_ic50 | float | high | 基于IC50检测的曼氏血吸虫NTS抑制概率 |
| adult_perc_33 | float | high | 基于单点（33μM药物浓度）抑制率的曼氏血吸虫成虫抑制概率 |
| adult_perc | float | high | 基于单点（10μM和33μM聚合）抑制率的曼氏血吸虫成虫抑制概率 |
| adult_ic50 | float | high | 基于IC50检测的曼氏血吸虫成虫抑制概率 |
来源和部署
- 来源：
Local（本地） - 来源类型：
Internal（内部） - DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos2l0q
- Docker架构：
AMD64、ARM64 - S3存储：[***]
资源消耗
- 模型大小（Mb）：
18 - 环境大小（Mb）：
7610 - 镜像大小（Mb）：
7525.11
计算性能（秒）
- 10个输入：
43.72 - 100个输入：
77.93 - ***个输入：
1267.34
引用
- 源代码：https://github.com/ersilia-os/lazy-qsar
- 出版物：[***]
- 出版物类型：
Other（其他） - 出版年份：
2023 - Ersilia贡献者：https://github.com/GemmaTuron
许可
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，若在研究中使用该模型，请参考原始代码仓库和/或出版物。
使用场景和适用范围
适用于抗血吸虫病药物研发中的小分子活性筛选，可辅助早期药物发现，评估化合物对曼氏血吸虫新转化虫体和成虫的抑制潜力，尤其适用于被忽视热带病研究领域。
使用方法和配置说明
前提条件
需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
模型获取与运行
获取模型
bash# 从Ersilia模型 hub 获取模型 ersilia fetch eos2l0q
服务启动与运行
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos2l0q # 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。若发现该模型有用，请https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/CITATION.cffErsilia%E6%A8%A1%E5%9E%8B hub。运行中遇到任何问题，请https://github.com/ersilia-os/ersilia/issues%E3%80%82%E8%8B%A5%E5%B8%8C%E6%9C%9B%E6%94%AF%E6%8C%81%E6%88%91%E4%BB%AC%E7%9A%84%E4%BD%BF%E5%91%BD%EF%BC%8C%E6%AC%A2%E8%BF%8E***%E7%BB%99Ersilia%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/eos2l0q:<标签>
更多 eos2l0q 镜像推荐
ersiliaos/eos3b5e
ersiliaos
基于RDKit的Descriptors.MolWt函数实现，用于输入小分子SMILES并计算其分子量（单位：g/mol）的Docker镜像。
2 次收藏1万+ 次下载
2 个月前更新
ersiliaos/base
ersiliaos
Ersilia Model Hub的基础镜像，用作模型之间的共享层。
2 次收藏5.2千+ 次下载
2 年前更新
ersiliaos/base-multistage-condapack
ersiliaos
暂无描述
5.4千+ 次下载
11 个月前更新
ersiliaos/base-legacy-bentoml
ersiliaos
暂无描述
5千+ 次下载
11 个月前更新
ersiliaos/eos4e40
ersiliaos
基于大肠杆菌生长抑制实验训练的化学图模型，可预测化合物抑制大肠杆菌生长的概率（80%抑制阈值），适用于抗生素活性筛选，模型标识符eos4e40。
2 次收藏3.9千+ 次下载
1 个月前更新
ersiliaos/eos5axz
ersiliaos
Morgan指纹（ECFP4）生成工具，基于RDKit实现，采用半径3和2048维度，用于分子特征化，将化合物转换为2048维整数向量表示，适用于各类生物医学领域的分子表示任务。
3.8千+ 次下载
5 个月前更新
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
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。"