ersiliaos/eos3mk2
ersiliaos
这是一个包含随机森林、梯度提升分类器和逻辑回归三种模型的集合，用于预测小分子有机化合物的血脑屏障通透性，最佳模型应用于海洋来源的天然产物研究。
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：2 个月前
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BBBP模型（针对海洋来源激酶抑制剂测试）
该模型包含三个二进制分类器（随机森林、梯度提升分类器、逻辑回归），用于预测小分子有机化合物的血脑屏障（BBB）通透性。最佳模型被应用于海洋来源的天然产物，这些产物能够抑制与神经退行性疾病相关的激酶。训练集规模约为300种化合物。模型于2024年10月23日纳入Ersilia模型库，最后打包时间为2026年4月13日。
信息
标识符
- Ersilia标识符:
eos3mk2 - 别名:
bbbp-marine-kinase-inhibitors
领域
- 任务: 注释
- 子任务: 活性预测
- 生物医学领域: ADMET（吸收、分布、代谢、排泄、毒性）
- 目标生物: 智人（Homo sapiens）
- 标签: 类药性、通透性
输入
- 输入类型: 化合物
- 输入维度: 1
输出
- 输出维度: 3
- 输出一致性: 固定
- 解释: 三种分类器的分类得分，包括随机森林（rfc）、梯度提升分类器（gbc）和逻辑回归（logreg）。
以下是模型的输出列：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| rfc_score | 浮点数 | 高 | 随机森林分类器得分，估计化合物透过血脑屏障的可能性 |
| gbc_score | 浮点数 | 高 | 梯度提升分类器得分，估计化合物透过血脑屏障的可能性 |
| logreg_score | 浮点数 | 高 | 逻辑回归得分，估计化合物透过血脑屏障的可能性 |
来源与部署
- 来源: 本地
- 来源类型: 复制
- DockerHub: https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos3mk2
- Docker架构: AMD64、ARM64
- S3存储: https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos3mk2.zip
资源消耗
- 模型大小（Mb）: 9
- 环境大小（Mb）: 711
- 镜像大小（Mb）: 741.72
计算性能（秒）:
- 10个输入: 32.45
- 100个输入: 249.57
- ***个输入: -1（未测试）
参考文献
- 源代码: https://github.com/plissonf/BBB-Models
- 出版物: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30699889/
- 出版物类型: 同行评审
- 出版年份: 2019
- 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%E5%86%85%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直接从原作者处提供模型的“原样”访问，请在研究中使用该模型时参考原始代码仓库和/或出版物。
使用方法
要在本地使用该模型，需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E5%B7%A5%E5%85%B7%E3%80%82
模型获取
bash# 从Ersilia模型库获取模型 ersilia fetch eos3mk2
模型服务与运行
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos3mk2 # 生成包含3个示例的输入文件 ersilia example -n 3 -f my_input.csv # 运行模型并输出结果 ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv # 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/eos3mk2:<标签>
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功能
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