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基于AiZynthfinder的逆合成可及性评分工具，通过训练20万ChEMBL分子数据集构建分类器，计算速度比基础工具快4500倍，用于预测分子的逆合成可及性，评分越高表示越容易合成。
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：8 个月前
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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。
逆合成可及性评分
镜像概述和主要用途
基于计算机辅助合成规划工具AiZynthfinder开发的逆合成可及性评分工具。通过训练20万ChEMBL分子数据集构建分类器，能够识别合成路线，计算速度比基础AiZynthfinder快4500倍。适用于评估分子的逆合成可及性，评分越高表示分子越容易合成。该模型于2021年10月19日整合，最后打包于2025年9月15日。
核心功能和特性
- 快速计算：计算速度比基础AiZynthfinder快4500倍
- 跨架构支持：兼容AMD64和ARM64架构
- 简洁输入输出：输入单个化合物，输出1个逆合成可及性评分
- 资源效率：模型大小47Mb，环境大小1158Mb，镜像大小1325.6Mb
- 高性能处理：
- 10个输入：27.71秒
- 100个输入：17.54秒
- ***个输入：75.52秒
使用场景和适用范围
- 化学合成规划：评估分子的合成可行性
- 药物发现：快速筛选具有高合成可及性的候选分子
- 学术研究：化学合成路线设计与优化
- 适用领域：任何生物医学领域，目标生物不限
详细使用方法和配置说明
前提条件
需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia
模型获取与使用流程
- 获取模型
bash# 从Ersilia模型库获取模型 ersilia fetch eos2r5a
- 启动服务
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos2r5a
- 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
- 运行模型
bash# 输入文件my_input.csv，输出结果到my_output.csv ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv
- 关闭服务
bash# 关闭模型服务 ersilia close
技术信息
标识符
- Ersilia标识符：
eos2r5a - Slug：
retrosynthetic-accessibility
领域信息
- 任务：
Annotation（注释） - 子任务：
Property calculation or prediction（性质计算或预测） - 生物医学领域：
Any（任何） - 目标生物：
Any（任何） - 标签：
Synthetic accessibility（合成可及性）,Chemical synthesis（化学合成）
输入输出
- 输入：
Compound（化合物） - 输入维度：
1 - 输出维度：
1 - 输出一致性：
Fixed（固定） - 解释：评分越高表示逆合成可及性越高
输出列
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| ra_score | float | high | 逆合成可及性评分 |
来源与部署
- 来源：
Local（本地） - 来源类型：
External（外部） - DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos2r5a
- Docker架构：
AMD64,ARM64 - S3存储：[***]
资源消耗
- 模型大小（Mb）：
47 - 环境大小（Mb）：
1158 - 镜像大小（Mb）：
1325.6
引用信息
- 源代码：https://github.com/reymond-group/RAscore
- ** publication**：[***]
- ** publication类型**：
Peer reviewed（同行评审） - ** publication年份**：
2021 - Ersilia贡献者：https://github.com/miquelduranfrigola
许可证
- 该包采用https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/LICENSE%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81
- 包内模型采用MIT许可证
注意：Ersilia按原样提供模型，直接来自原作者。如果在研究中使用该模型，请参考原始代码仓库和/或 publication。
关于Ersilia
Ersilia开源计划是一个技术非营利组织，旨在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%E5%BA%93%E3%80%82%E5%A6%82%E5%9C%A8%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%E8%80%83%E8%99%91***%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/eos2r5a:<标签>
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