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ersiliaos/eos4wt0
ersiliaos
基于RDKit实现的Morgan指纹二进制向量表示，半径3，2048维度，用于分子特征化，Ersilia模型标识符eos4wt0。
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：5 个月前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明
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。
Morgan指纹二进制形式（半径3，2048维度）
Morgan指纹是最广泛使用的分子表征方法之一，采用圆形表征方式（从一个原子开始，搜索半径为n的周围原子），可包含数千个特征。本实现基于RDKit包，使用半径3和2048维度，输出为二进制向量。有关Morgan计数版本，请参见模型eos5axz。
本模型于2023年12月1日整合，最后打包时间为2025年12月24日。
镜像概述和主要用途
该镜像提供Morgan指纹的二进制向量生成功能，适用于将化合物分子（以SMILES表示）转换为2048维度的二进制特征向量，广泛用于分子表征和特征化任务。
核心功能和特性
- 基于RDKit实现的Morgan指纹算法
- 固定参数配置：半径3，2048维度
- 输出为二进制向量（0或1）
- 支持AMD64和ARM64架构
使用场景和适用范围
- 任务领域：分子表征（Representation）
- 子任务：特征化（Featurization）
- 生物医学领域：通用（Any）
- 目标生物：通用（Any）
- 应用场景：药物发现、分子性质预测、化学信息学研究中的分子特征提取
详细信息
标识符
- Ersilia标识符：
eos4wt0 - 别名：
morgan-binary-fps
输入输出
- 输入：化合物（Compound）
- 输入维度：1
- 输出维度：2048
- 输出一致性：固定（Fixed）
- 解释：表示SMILES的二进制向量
输出列如下：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| dim_0000 | 整数 | Morgan指纹位索引0 | |
| dim_0001 | 整数 | Morgan指纹位索引1 | |
| dim_0002 | 整数 | Morgan指纹位索引2 | |
| dim_0003 | 整数 | Morgan指纹位索引3 | |
| dim_0004 | 整数 | Morgan指纹位索引4 | |
| dim_0005 | 整数 | Morgan指纹位索引5 | |
| dim_0006 | 整数 | Morgan指纹位索引6 | |
| dim_0007 | 整数 | Morgan指纹位索引7 | |
| dim_0008 | 整数 | Morgan指纹位索引8 | |
| dim_0009 | 整数 | Morgan指纹位索引9 |
显示2048列中的10列
来源和部署
- 来源：本地（Local）
- 来源类型：外部（External）
- DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos4wt0
- Docker架构：
AMD64，ARM64 - S3存储：[***]
使用方法和配置说明
前提条件
需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
操作步骤
- 获取模型
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos4wt0
- 启动服务
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos4wt0
- 生成示例输入文件
bash# 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
bash# 输入文件为my_input.csv，输出文件为my_output.csv ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv
- 关闭服务
bash# 关闭模型服务 ersilia close
资源消耗
- 模型大小（Mb）：1
- 环境大小（Mb）：435
- 镜像大小（Mb）：421.32
计算性能（秒）：
- 10个输入：27.3
- 100个输入：17.41
- ***个输入：48.08
参考信息
- 源代码：[***]
- 出版物：[***]
- 出版物类型：同行评审（Peer reviewed）
- 出版年份：2010
- Ersilia贡献者：https://github.com/GemmaTuron
许可信息
本包采用https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/LICENSE%E8%AE%B8%E5%8F%AF%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%A8BSD-3-Clause%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E3%80%82
注意：Ersilia按"原样"提供模型访问，直接来自原作者。如果在研究中使用该模型，请参考原始代码库和/或出版物。
关于Ersilia
Ersilia开源倡议是一个技术非营利组织，旨在推动全球南方的可持续研究。
如果发现此模型有用，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%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***给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/eos4wt0:<标签>
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