ersiliaos/eos43at
ersiliaos
MolGrad模型结合消息传递图神经网络(MPGNN)和前向全连接神经网络(FNN)，集成梯度可解释AI(XAI)方法，用于预测小分子的hERG通道阻断心脏毒性（pIC50值），支持ADME预测任务的结果解释。
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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用于hERG阻断的分子着色模型
通过结合消息传递图神经网络(MPGNN)和前向全连接神经网络(FNN)，并集成梯度可解释人工智能(XAI)方法，作者开发了MolGrad模型，并在多个ADME预测任务中进行了测试。MolGrad包含可解释特征，便于对预测结果进行解释。本模型使用hERG通道阻滞剂/非阻滞剂数据集训练，用于预测小分子的心脏毒性（hERG阻断的IC50值）。
该模型于2021年10月19日整合，最后打包于2025年9月17日。
信息
标识符
- Ersilia标识符:
eos43at - 简称:
molgrad-herg
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:
hERG、毒性、心脏毒性、化学图模型
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抑制的pIC50值
以下是模型的输出列：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| pic50 | float | high | hERG抑制程度 |
来源与部署
- 来源:
本地 - 来源类型:
外部 - DockerHub: https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos43at
- Docker架构:
AMD64 - S3存储: https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos43at.zip
资源消耗
- 模型大小 (Mb):
6 - 环境大小 (Mb):
2431 - 镜像大小 (Mb):
2375.96
计算性能 (秒):
- 10个输入:
28.37 - 100个输入:
19.93 - ***个输入:
192.97
参考文献
- 源代码: https://github.com/josejimenezluna/molgrad/
- 出版物: https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.0c01344
- 出版物类型:
同行评审 - 出版年份:
2021 - Ersilia贡献者: https://github.com/miquelduranfrigola
许可证
本软件包采用https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/LICENSE%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82%E8%BD%AF%E4%BB%B6%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%A8AGPL-3.0-only%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访问，使用模型进行研究时，请参考原始代码仓库和/或出版物。
使用方法
要在本地使用此模型，需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
可通过以下命令获取模型：
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos43at
然后，可按以下步骤启动、运行和关闭模型：
bash# 启动模型 ersilia serve eos43at # 生成示例文件 ersilia example -n 3 -f my_input.csv # 运行模型 ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv # 关闭模型 ersilia close
关于Ersilia
[***]
如果您发现此模型有用，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%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%97%B6%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
如果您想为我们的使命做出贡献，欢迎考虑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/eos43at:<标签>
镜像拉取常见问题
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错误码
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运维工程师
Linux服务器
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