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用于预测化合物对人类肝癌细胞（HepG2）、人原代骨骼肌细胞（HSkMCs）和人肺成纤维细胞（IMR-90）的细胞毒性的模型，输出0-1之间的毒性概率值，0表示无毒，1表示有毒。
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：18 天前
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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。
人类细胞毒性预测模型
镜像概述和主要用途
该模型基于用于训练antibiotics-ai模型（eos18ie）的39312种化合物数据集，针对多种细胞毒性终点进行测试，包括人类肝癌细胞（HepG2）、人原代骨骼肌细胞（HSkMCs）和人肺成纤维细胞（IMR-90）。通过在10μM浓度下处理化合物20133天后测量细胞活力，并使用90%细胞活力阈值将活性二值化，其中341种（8.5%）、490种（3.8%）和447种（8.8%）化合物分别被归类为对HepG2细胞、HSkMCs和IMR-90细胞具有细胞毒性。模型于2024年2月5日整合，最后打包时间为2026年5月13日。
核心功能和特性
标识符
- Ersilia标识符：
eos42ez - 简称：
antibiotics-ai-cytotox
领域
- 任务：
注释（Annotation） - 子任务：
活性预测（Activity prediction） - 生物医学领域：
ADMET - 目标生物：
智人（Homo sapiens） - 标签：
细胞毒性（Cytotoxicity）
输入
- 输入类型：
化合物（Compound） - 输入维度：
1
输出
- 输出维度：
3 - 输出一致性：
固定（Fixed） - 解释：预测化合物对人类肝癌细胞（HepG2）、人原代骨骼肌细胞（HSkMCs）和人肺成纤维细胞（IMR-90）的细胞毒性
输出列说明
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| cytotoxicity_hepg2 | float | low | 化合物对人类肝癌细胞（HepG2）的预测细胞毒性。值介于0-1之间，0表示无毒，1表示有毒 |
| cytotoxicity_hskmc | float | low | 化合物对人原代骨骼肌细胞（HSkMC）的预测细胞毒性。值介于0-1之间，0表示无毒，1表示有毒 |
| cytotoxicity_imr90 | float | low | 化合物对人肺成纤维细胞（IMR-90）的预测细胞毒性。值介于0-1之间，0表示无毒，1表示有毒 |
来源和部署
- 来源：
本地（Local） - 来源类型：
外部（External） - DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos42ez
- Docker架构：
AMD64、ARM64 - S3存储：[***]
资源消耗
- 模型大小（Mb）：
1401 - 环境大小（Mb）：
5610 - 镜像大小（Mb）：
7138.56
计算性能（秒）：
- 10个输入：
62.24 - 100个输入：
-1 - ***个输入：
-1
参考文献
- 源代码：https://github.com/felixjwong/antibioticsai
- 出版物：[***]
- 出版物类型：
同行评审（Peer reviewed） - 出版年份：
2023 - Ersilia贡献者：https://github.com/Richiio
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直接从原作者处提供模型“按原样”访问，如在研究中使用该模型，请参考原始代码仓库和/或出版物。
使用方法和配置说明
前提条件
本地使用该模型需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
模型获取
通过以下命令从Ersilia模型中心获取模型：
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos42ez
模型使用流程
获取模型后，可按以下步骤启动、运行和关闭模型：
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos42ez # 生成示例输入文件（3个示例，保存为my_input.csv） ersilia example -n 3 -f my_input.csv # 运行模型（输入my_input.csv，输出my_output.csv） ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv # 关闭模型服务 ersilia close
关于Ersilia
Ersilia开源计划是一家技术非营利组织，致力于推动全球南方的可持续研究。如发现该模型有用，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%B7%E9%9A%8F%E6%97%B6https://github.com/ersilia-os/ersilia/issues%E3%80%82%E5%A6%82%E5%B8%8C%E6%9C%9B%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%E6%AC%A2%E8%BF%8E%E8%80%83%E8%99%91***%E6%94%AF%E6%8C%81Ersilia%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/eos42ez:<标签>
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