ersiliaos/eos30gr
ersiliaos
这是一个使用多任务深度神经网络（DNN）预测分子是否为hERG阻滞剂的模型，基于7889种具有IC50实验数据的化合物训练，采用Morgan指纹进行分子特征化，以80uM作为阴性阈值，输出hERG阻滞概率（活性定义为IC50<10，非活性为IC50>80）。
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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hERG阻滞剂与非阻滞剂分类模型
镜像概述和主要用途
本镜像包含一个使用多任务深度神经网络（DNN）构建的模型，用于预测分子成为hERG阻滞剂的概率。模型基于7889种具有实验IC50数据的化合物训练，采用Morgan指纹进行分子特征化（原模型的mol2vec特征化方法未使用，因预训练模型 checkpoint不可用）。测试了六种不同阴性诱饵阈值（10、20、40、60、80和100 uM），最终采用80uM作为阴性阈值。模型于2022-07-14整合，最后打包时间为2025-10-14。
核心功能和特性
- 预测功能：输出分子的hERG阻滞概率，活性化合物定义为IC50<10，非活性化合物定义为IC50>80
- 分子特征化：使用Morgan指纹进行分子特征提取
- 多阈值测试：测试多种阴性阈值，最终选择80uM作为标准
- 跨架构支持：Docker镜像支持AMD64和ARM64架构
使用场景和适用范围
- 药物研发：评估候选化合物的心脏毒性风险（hERG通道阻滞与QT间期延长相关，可能导致心律失常）
- ADMET预测：在早期药物发现阶段进行化合物的ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）特性评估
- 生物医学研究：用于hERG通道相关的分子活性预测研究
详细信息
标识符
- Ersilia标识符：
eos30gr - 简称：
deepherg
领域
- 任务：
注释 - 子任务：
活性预测 - 生物医学领域：
ADMET - 目标生物：
智人（Homo sapiens） - 标签：
毒性、hERG、心脏毒性
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：hERG阻滞概率。活性化合物定义为IC50<10，非活性化合物定义为IC50>80
输出列说明：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| activity_80 | float | high | hERG阻滞概率（活性定义为IC50<10，非活性定义为IC50>80） |
来源与部署
- 来源：
本地 - 来源类型：
外部 - DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos30gr
- Docker架构：
AMD64、ARM64 - S3存储：https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos30gr.zip
资源消耗
- 模型大小（Mb）：
41 - 环境大小（Mb）：
5967 - 镜像大小（Mb）：
5914.25
计算性能（秒）：
- 10个输入：
33.2 - 100个输入：
23.01 - ***个输入：
262.26
参考文献
- 源代码：https://github.com/ChengF-Lab/deephERG
- 出版物：https://pubs.acs.org/doi/full/10.1021/acs.jcim.8b00769
- 出版物类型：
同行评审 - 出版年份：
2019 - Ersilia贡献者：https://github.com/azycn
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%E6%97%A0%E7%89%B9%E5%AE%9A%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%EF%BC%88%E8%AF%A6%E8%A7%81LICENSE%EF%BC%89%E3%80%82
注意：Ersilia按"原样"提供模型访问，直接来自原作者。如在研究中使用本模型，请参考原始代码仓库和/或出版物。
使用方法和配置说明
前提条件
本地使用需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
模型获取与使用步骤
1. 获取模型
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos30gr
2. 启动服务
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos30gr
3. 生成示例输入文件
bash# 生成包含3个示例的输入文件 ersilia example -n 3 -f my_input.csv
4. 运行模型预测
bash# 输入文件为my_input.csv，输出结果保存至my_output.csv ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv
5. 关闭服务
bash# 关闭模型服务 ersilia close
关于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/eos30gr:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
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