ersiliaos/eos6ao8
ersiliaos
该镜像提供基于MolGrad模型的血浆蛋白结合预测工具，结合图神经网络与可解释AI方法，预测小分子在血浆中的结合分数，助力药物研发中的ADME性质评估。
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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用于血浆蛋白结合预测的分子着色模型
作者结合消息传递图神经网络（MPGNN）、前向全连接神经网络（FNN）与集成梯度可解释人工智能（XAI）方法，开发了MolGrad模型，并在多个ADME预测任务中测试。该模型整合可解释特征以解读预测结果，通过血浆蛋白结合测定（PPB）数据训练，用于预测小分子在血浆中的结合分数。
模型于2021年10月19日纳入Ersilia库，最后打包时间为2026年3月20日。
信息
标识符
- Ersilia标识符：
eos6ao8 - 别名：
molgrad-ppb
领域
- 任务： 注释
- 子任务： 活性预测
- 生物医学领域： ADMET
- 目标生物： 智人（Homo sapiens）
- 标签： ADME、结合分数、化学图模型
输入
- 类型： 化合物
- 维度： 1
输出
- 维度： 1
- 一致性： 固定
- 解释： 血浆中结合的分数（%）
输出列详情：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| fraction_bound | 浮点数 | high | 与血浆蛋白结合的分数 |
来源与部署
- 来源： 本地
- 类型： 外部
- DockerHub： https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos6ao8
- 架构： AMD64
- S3存储： https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos6ao8.zip
资源消耗
- 模型大小： 15 Mb
- 环境大小： 2415 Mb
- 镜像大小： 2399.24 Mb
计算性能（秒）：
- 10输入：29.62
- 100输入：21.34
- ***输入：205.72
参考文献
- 源代码： https://github.com/josejimenezluna/molgrad/
- 出版物： https://pubs.acs.org/doi/10.1021/acs.jcim.0c01344
- 类型： 同行评审
- 年份： 2021
- 贡献者： https://github.com/miquelduranfrigola
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%EF%BC%8C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E9%87%87%E7%94%A8AGPL-3.0-only%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82
注意： Ersilia按原样提供原作者模型，使用时请参考原始仓库/出版物。
使用方法
需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%EF%BC%8C%E6%AD%A5%E9%AA%A4%E5%A6%82%E4%B8%8B%EF%BC%9A
bash# 获取模型 ersilia fetch eos6ao8 # 服务模型 ersilia serve eos6ao8 # 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 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/eos6ao8:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
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