ersiliaos/eos3804
ersiliaos
这是一个基于Chemprop神经网络的模型，训练于鲍曼不动杆菌生长抑制数据集，用于预测化合物抑制该菌生长的概率（阈值>80%），助力抗菌药物研发，特别是窄谱抗菌化合物筛选。
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：9 个月前
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鲍曼不动杆菌生长抑制预测模型
镜像概述和主要用途
该模型是一个基于Chemprop神经网络的模型，使用生长抑制数据集训练而成。作者筛选了约7500个分子，以寻找在体外能抑制鲍曼不动杆菌（A. baumannii）生长的化合物，并发现了abaucin——一种对鲍曼不动杆菌具有窄谱活性的抗菌化合物。该模型于2023年8月23日纳入，最后打包时间为2025年9月17日。
核心功能和特性
基本信息
标识符
- Ersilia标识符：
eos3804 - 别名：
chemprop-abaumannii
领域
- 任务：
注释 - 子任务：
活性预测 - 生物医学领域：
抗菌耐药性 - 目标生物：
鲍曼不动杆菌（Acinetobacter baumannii） - 标签：
鲍曼不动杆菌、抗菌活性
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：鲍曼不动杆菌生长抑制概率（阈值>80%）
输出列说明：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| abaumannii_inhibition_probability | float | high | 预测的鲍曼不动杆菌生长被抑制的概率 |
资源与部署
来源与部署
- 来源：
本地 - 来源类型：
外部 - DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos3804
- Docker架构：
AMD64、ARM64 - S3存储：https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos3804.zip
资源消耗
- 模型大小（Mb）：
47 - 环境大小（Mb）：
3953 - 镜像大小（Mb）：
3940.76
计算性能（秒）：
- 10个输入：
31.58 - 100个输入：
27.77 - ***个输入：
583.82
使用场景和适用范围
该模型适用于抗菌药物研发领域，可用于预测化合物对鲍曼不动杆菌的生长抑制活性，辅助筛选具有潜在抗菌作用的化合物，特别是窄谱抗菌化合物的发现与研究。
使用方法和配置说明
环境准备
使用本地模型需先安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
模型获取与使用
获取模型
bash# 从Ersilia模型库获取模型 ersilia fetch eos3804
服务与运行
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos3804 # 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
参考信息
引用与来源
- 源代码：https://github.com/GaryLiu152/chemprop_abaucin
- 出版物：https://www.nature.com/articles/s41589-023-01349-8
- 出版类型：
同行评审 - 出版年份：
2023 - Ersilia贡献者：https://github.com/miquelduranfrigola
许可信息
本包采用https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/LICENSE%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E3%80%82%E5%8C%85%E4%B8%AD%E5%8C%85%E5%90%AB%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E4%B8%BA%E6%97%A0%E3%80%82
注意：Ersilia直接提供原始作者的模型，仅供参考使用。如在研究中使用该模型，请参考原始代码仓库和/或出版物。
关于Ersilia
[***]
镜像拉取方式
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DockerHub 原生拉取命令
docker pull ersiliaos/eos3804:<标签>
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