ersiliaos/eos481p
ersiliaos
该镜像提供基于GROVER transformer的ToxCast毒性面板预测功能，可输出化合物对617个生物靶点的毒性概率，属于MoleculeNet基准的一部分，助力药物研发中的毒性评估。
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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ToxCast毒性面板预测模型
该模型用于ToxCast毒性面板的跨靶点预测，包含数百个毒性结果，是MoleculeNet基准的一部分。模型采用GROVER transformer训练（详情见eos7w6n或grover-embedding的分子特征提取步骤）。模型于2022年7月13日纳入Ersilia模型库，最后打包时间为2026年3月10日。
基本信息
标识符
- Ersilia标识符:
eos481p - 别名:
grover-toxcast
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: 毒性、ToxCast、化学图模型
输入输出
- 输入: 化合物
- 输入维度: 1
- 输出维度: 617
- 输出一致性: 固定
- 解释: 对617个生物靶点的毒性概率
以下是模型的输出列（展示10/617）：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| acea_t47d_80hr_negative | float | high | MoleculeNet中ToxCast数据集的毒性属性概率 |
| acea_t47d_80hr_positive | float | high | MoleculeNet中ToxCast数据集的毒性属性概率 |
| apr_hepg2_cellcyclearrest_24h_dn | float | high | MoleculeNet中ToxCast数据集的毒性属性概率 |
| apr_hepg2_cellcyclearrest_24h_up | float | high | MoleculeNet中ToxCast数据集的毒性属性概率 |
| apr_hepg2_cellcyclearrest_72h_dn | float | high | MoleculeNet中ToxCast数据集的毒性属性概率 |
| apr_hepg2_cellloss_24h_dn | float | high | MoleculeNet中ToxCast数据集的毒性属性概率 |
| apr_hepg2_cellloss_72h_dn | float | high | MoleculeNet中ToxCast数据集的毒性属性概率 |
| apr_hepg2_microtubulecsk_24h_dn | float | high | MoleculeNet中ToxCast数据集的毒性属性概率 |
| apr_hepg2_microtubulecsk_24h_up | float | high | MoleculeNet中ToxCast数据集的毒性属性概率 |
| apr_hepg2_microtubulecsk_72h_dn | float | high | MoleculeNet中ToxCast数据集的毒性属性概率 |
来源与部署
- 来源: Local
- 来源类型: External
- DockerHub: https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos481p
- Docker架构: AMD64
- S3存储: https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos481p.zip
资源消耗
- 模型大小（Mb）: 1534
- 环境大小（Mb）: 2547
- 镜像大小（Mb）: 7175.54
计算性能（秒）:
- 10个输入: 37.41
- 100个输入: 163.17
- ***个输入: -1（未测试）
引用
- 源代码: https://github.com/tencent-ailab/grover
- 论文: https://arxiv.org/abs/2007.02835
- 论文类型: 预印本
- 发表年份: 2020
- Ersilia贡献者: https://github.com/Amna-28
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%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访问，若在研究中使用该模型，请参考原始代码仓库和/或论文。
使用方法
要本地使用该模型，需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
步骤
- 获取模型:
bash# 从Ersilia模型库获取模型 ersilia fetch eos481p
- 服务与运行:
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos481p # 生成示例输入文件（3个样本） 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
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/eos481p:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
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