ersiliaos/eos3kcw
ersiliaos
基于Small World API的化学空间相似性搜索工具，针对无锡化学空间，从超过230B分子亚结构索引中采样100个距离10以内的最近邻化合物。
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：3 个月前
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Small World Wuxi 搜索
镜像概述和主要用途
Small World是包含超过230B分子亚结构的化学空间索引。本镜像利用Small World API向SmallWorld服务器发送查询，专门针对无锡化学空间（非整个SmallWorld域）采样100个距离10以内的分子。该模型于2023年11月2日整合，最后打包于2026年3月20日。
核心功能和特性
- 相似性搜索：针对无锡化学空间执行化合物相似性查询
- 结果采样：返回100个距离输入化合物在10以内的最近邻分子
- 标准化输出：提供100个相似化合物的SMILES字符串
- 轻量级部署：模型大小仅1Mb，适合本地部署使用
使用场景和适用范围
适用于化学、药物发现等领域，需要从特定化学空间（无锡）中寻找与输入化合物结构相似的分子的研究场景。
详细信息
标识符
- Ersilia标识符：
eos3kcw - Slug：
small-world-wuxi
领域
- 任务：
采样 - 子任务：
相似性搜索 - 生物医学领域：
通用 - 目标生物：
通用 - 标签：
相似性
输入
- 输入类型：
化合物 - 输入维度：
1（单个化合物）
输出
- 输出维度：
100（100个相似化合物） - 输出一致性：
可变 - 解释：100个最近邻化合物列表
输出列如下（显示10/100列）：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| smiles_00 | string | 使用SmallWorld在无锡化学空间查询的相似化合物索引0 | |
| smiles_01 | string | 使用SmallWorld在无锡化学空间查询的相似化合物索引1 | |
| smiles_02 | string | 使用SmallWorld在无锡化学空间查询的相似化合物索引2 | |
| smiles_03 | string | 使用SmallWorld在无锡化学空间查询的相似化合物索引3 | |
| smiles_04 | string | 使用SmallWorld在无锡化学空间查询的相似化合物索引4 | |
| smiles_05 | string | 使用SmallWorld在无锡化学空间查询的相似化合物索引5 | |
| smiles_06 | string | 使用SmallWorld在无锡化学空间查询的相似化合物索引6 | |
| smiles_07 | string | 使用SmallWorld在无锡化学空间查询的相似化合物索引7 | |
| smiles_08 | string | 使用SmallWorld在无锡化学空间查询的相似化合物索引8 | |
| smiles_09 | string | 使用SmallWorld在无锡化学空间查询的相似化合物索引9 |
来源和部署
- 来源：
在线 - 来源类型：
外部 - DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos3kcw
- Docker架构：
AMD64 - S3存储：https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos3kcw.zip
资源消耗
- 模型大小（Mb）：
1 - 环境大小（Mb）：
567 - 镜像大小（Mb）：
527.41
计算性能（秒）：
- 10个输入：
118.6 - 100个输入：
850.79 - ***个输入：
-1（未测试）
引用
- 源代码：https://pypi.org/project/smallworld-api/
- 出版物：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3606195/
- 出版物类型：
同行评审 - 出版年份：
2013 - 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%E4%B8%AD%E5%8C%85%E5%90%AB%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%87%87%E7%94%A8MIT%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82
注意：Ersilia按"原样"提供模型访问，直接来自原始作者。如果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
前提条件
需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
操作步骤
- 获取模型
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos3kcw
- 服务模型
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos3kcw
- 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
- 运行模型
bash# 输入文件为my_input.csv，输出结果到my_output.csv ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv
- 关闭模型服务
bash# 关闭模型服务 ersilia close
关于Ersilia
[***]
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%E4%B8%AD%E5%BF%83%E3%80%82%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
如果您想为我们的使命做出贡献，考虑https://www.ersilia.io/donate%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/eos3kcw:<标签>
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。"