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。
MAIP(抗疟疾活性预测)模型用于预测小分子的抗疟疾潜力。该模型是多个小型QSAR模型的集成,基于来自Evotec、Johns Hopkins、MRCT、MMV - St. Jude、AZ、GSK和St. Jude Vendor Library等机构的专有数据训练,总化合物数量超过700万种。模型代码和训练数据未公开,使用时需向MAIP在线服务器提交预测。Ersilia模型中心还提供MAIP-surrogate作为可下载包,适用于对知识产权敏感的查询。
该模型于2022年8月23日整合,最后打包时间为2026年4月14日。
eos4zfymaip-malaria注释活性预测疟疾恶性疟原虫(*Plasmodium falciparum*)P.falciparum、疟疾、抗菌活性化合物11固定模型的输出列如下:
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| maip_score | float | high | 小分子的抗疟疾潜力评分 |
在线外部AMD64、ARM641368405.42计算性能(秒):
59.8251.681304.87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%E4%B8%AD%E5%8C%85%E5%90%AB%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%87%87%E7%94%A8%E6%97%A0%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"授予访问权限。如果在研究中使用该模型,请参考原始代码仓库和/或出版物。
本地使用该模型需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
1. 获取模型
从Ersilia模型中心获取模型:
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos4zfy
2. 服务、运行和关闭模型
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos4zfy # 生成示例输入文件(3个化合物) ersilia example -n 3 -f my_input.csv # 运行模型预测 ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv # 关闭模型服务 ersilia close
Ersilia开源计划是一个技术非营利组织,致力于推动全球南方的可持续研究。如果发现该模型有用,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%E5%A6%82%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%B7https://github.com/ersilia-os/ersilia/issues%E3%80%82%E5%A6%82%E6%9E%9C%E6%82%A8%E6%83%B3%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***%E7%BB%99Ersilia%EF%BC%81
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