
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
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请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求:
https://xuanyuan.cloud/agents.md
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本模型利用ChEMBL25数据(目标ID 360、2111188及2366634)的集成数据识别对结核分枝杆菌有活性的分子,最终模型为堆叠模型,整合了支持向量机、随机森林、极端梯度提升和深度神经网络四种算法。
该模型于2022年6月28日纳入,最后打包时间为2025年12月4日。
eos46evchemtb注释活性预测结核病结核分枝杆菌结核分枝杆菌、IC50、结核病、抗菌活性化合物11固定以下是模型的输出列:
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| proba_chemtb | 浮点数 | 高 | 抑制结核分枝杆菌生长的概率 |
本地外部AMD64、ARM6410921932190.84计算性能(秒):
27.8521.29260.25同行评审2021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%E6%97%A0%E7%89%B9%E5%AE%9A%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%EF%BC%88%E8%AF%A6%E8%A7%81LICENSE%EF%BC%89%E3%80%82
注意: Ersilia直接从原作者处提供模型的“原样”访问,若在研究中使用该模型,请参考原始代码仓库和/或出版物。
要在本地使用该模型,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 eos46ev
然后,可按以下步骤服务、运行和关闭模型:
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos46ev # 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 # 关闭模型服务 ersilia close
[***]
如果您发现该模型有用,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%8B%A5%E5%9C%A8%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
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
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。
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