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REINVENT4的Mol2Mol Medium Similarity选项可生成约100个新的小分子,保持与输入化合物的中等结构和化学相似性,在保留关键药效团或功能特征的同时支持骨架探索,适用于早期药物发现中的命中扩展、类似物生成和化学空间探索任务。

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:2 个月前
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REINVENT 4 Mol2MolMediumSimilarity

镜像概述和主要用途

REINVENT4的Mol2Mol Medium Similarity选项用于生成约100个多样化的新型小分子。这些生成的分子设计为与输入化合物保持中等水平的结构和化学相似性,能够在保留关键药效团或功能特征的同时进行骨架探索。该方法在早期药物发现工作流中,特别适用于命中扩展、类似物生成和化学空间探索任务。

此模型于2024年02月07日纳入,最后打包日期为2026年03月20日。

核心功能和特性

  • 多样化分子生成:生成约100个结构多样的新型小分子
  • 中等相似性保留:与输入化合物保持中等水平的结构和化学相似性
  • 关键特征保留:保留输入化合物的关键药效团或功能特征
  • 骨架探索支持:在保持核心特征的同时,允许对分子骨架进行探索和变化

使用场景和适用范围

  • 命中扩展:对初始筛选命中的化合物进行结构扩展,发现更多潜在活性分子
  • 类似物生成:为先导化合物生成结构类似物,优化理化性质或活性
  • 化学空间探索:在特定化学空间内进行系统性探索,发现新的化学实体
  • 早期药物发现:适用于药物发现早期阶段的化合物设计和优化流程

详细使用方法和配置说明

前提条件

使用本地模型需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82

模型获取与运行

bash
# 从Ersilia模型中心获取模型
ersilia fetch eos694w

# 启动模型服务
ersilia serve eos694w

# 生成示例输入文件(3个示例)
ersilia example -n 3 -f my_input.csv

# 运行模型,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

# 关闭模型服务
ersilia close

输入输出说明

输入

  • 输入类型:化合物
  • 输入维度:1(单个化合物)

输出

  • 输出维度:100(每个输入化合物生成最多100个相似分子)
  • 输出一致性:可变
  • 解释:模型为每个输入分子生成最多100个相似分子

输出列说明

名称类型方向描述
smi_00string使用REINVENT的mol2mol medium similarity先验生成的分子索引0
smi_01string使用REINVENT的mol2mol medium similarity先验生成的分子索引1
smi_02string使用REINVENT的mol2mol medium similarity先验生成的分子索引2
smi_03string使用REINVENT的mol2mol medium similarity先验生成的分子索引3
smi_04string使用REINVENT的mol2mol medium similarity先验生成的分子索引4
smi_05string使用REINVENT的mol2mol medium similarity先验生成的分子索引5
smi_06string使用REINVENT的mol2mol medium similarity先验生成的分子索引6
smi_07string使用REINVENT的mol2mol medium similarity先验生成的分子索引7
smi_08string使用REINVENT的mol2mol medium similarity先验生成的分子索引8
smi_09string使用REINVENT的mol2mol medium similarity先验生成的分子索引9

显示100列中的10列

资源信息

标识符

  • Ersilia标识符:eos694w
  • Slug:reinvent4-mol2mol-medium-similarity

领域

  • 任务:Sampling
  • 子任务:Generation
  • 生物医学领域:Any
  • 目标生物:Any
  • 标签:Similarity

部署信息

  • 来源:Local
  • 来源类型:External
  • DockerHub:https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos694w
  • Docker架构:AMD64
  • S3存储:[***]

资源消耗

  • 模型大小(Mb):233
  • 环境大小(Mb):2368
  • 镜像大小(Mb):2555.01

计算性能(秒)

  • 10个输入:88.28
  • 100个输入:-1(未提供)
  • ***个输入:-1(未提供)

引用和许可证

引用

  • 源代码:https://github.com/MolecularAI/REINVENT4
  • 出版物:[***]
  • 出版物类型:预印本
  • 出版年份:2023
  • Ersilia贡献者:https://github.com/ankitskvmdam

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%E4%B8%AD%E5%8C%85%E5%90%AB%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%87%87%E7%94%A8Apache-2.0%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82

注意:Ersilia按"原样"提供模型访问,直接来自原始作者。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开放源代码计划是一个技术非营利组织,旨在为全球南方的可持续研究提供支持。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%E5%A6%82%E6%9E%9C%E5%9C%A8%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%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%E8%80%83%E8%99%91***%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。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 eos694w 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/ersiliaos/eos694w:<标签>

使用方法:

  • 登录认证方式
  • 免认证方式

DockerHub 原生拉取命令

docker pull ersiliaos/eos694w:<标签>

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