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该镜像用于检查化合物与GARDP AntibioticDB数据库中已知抗生素的匹配情况，通过Morgan指纹（半径2，1024位）计算Tanimoto相似度并测试多个阈值，同时基于Murcko和BRICS骨架进行朴素贝叶斯二分类。
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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AntibioticDB相似性匹配镜像文档
镜像概述和主要用途
本镜像用于检查化合物是否与GARDP AntibioticDB数据库中的已知抗生素匹配。通过计算Morgan指纹（半径2，1024位）的Tanimoto相似度并测试多个阈值，同时基于Murcko和BRICS骨架进行朴素贝叶斯二分类，提供化合物与已知抗生素的相似性评估及抗生素骨架分类结果。该模型于2025年7月19日整合，最后打包于2026年3月23日。
核心功能和特性
- 相似性计算：采用Morgan指纹（半径2，1024位）和Tanimoto相似度算法
- 多阈值测试：支持0.3、0.5、0.7、0.9、1.0等多个相似度阈值
- 数据集覆盖：同时针对完整AntibioticDB数据库和254个手动 curated 化合物子集进行相似性分析
- 骨架分类：基于Murcko和BRICS骨架的朴素贝叶斯二分类，判断化合物是否具有抗生素骨架特征
使用场景和适用范围
- 抗菌药物发现：评估新化合物与已知抗生素的相似性，辅助筛选潜在抗菌剂
- 抗生素研究：分析化合物结构与已知抗生素的关联，支持抗菌机制研究
- 药物开发：在药物研发早期阶段快速评估化合物的抗生素特性
- 适用对象：任何需要评估化合物抗生素相似性的科研人员或药物开发团队
详细使用方法和配置说明
前提条件
使用本模型需先安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
获取模型
bash# 从Ersilia模型库获取模型 ersilia fetch eos6ojg
服务部署与运行
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos6ojg # 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 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：11
- 输出一致性：固定
- 结果解释：包含输入化合物与AntibioticDB中化合物的相似数量（不同阈值下）及基于骨架的抗生素分类概率
输出列详情
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| scaff_class | integer | high | 基于整个AntibioticDB判断分子中发现的骨架是否可能为抗生素骨架的简单二分类 |
| num_sim_0_3_all | integer | high | AntibioticDB中Tanimoto相似度大于等于0.3的化合物数量 |
| num_sim_0_5_all | integer | high | AntibioticDB中Tanimoto相似度大于等于0.5的化合物数量 |
| num_sim_0_7_all | integer | high | AntibioticDB中Tanimoto相似度大于等于0.7的化合物数量 |
| num_sim_0_9_all | integer | high | AntibioticDB中Tanimoto相似度大于等于0.9的化合物数量 |
| num_sim_1_0_all | integer | high | AntibioticDB中Tanimoto相似度大于等于1.0的化合物数量 |
| num_sim_0_3_subset | integer | high | AntibioticDB curated子集中Tanimoto相似度大于等于0.3的化合物数量 |
| num_sim_0_5_subset | integer | high | AntibioticDB curated子集中Tanimoto相似度大于等于0.5的化合物数量 |
| num_sim_0_7_subset | integer | high | AntibioticDB curated子集中Tanimoto相似度大于等于0.7的化合物数量 |
| num_sim_0_9_subset | integer | high | AntibioticDB curated子集中Tanimoto相似度大于等于0.9的化合物数量 |
显示11列中的10列
部署信息
- DockerHub地址：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos6ojg
- Docker架构：AMD64
- S3存储地址：[***]
资源消耗
- 模型大小：2 Mb
- 环境大小：926 Mb
- 镜像大小：847.63 Mb
计算性能（秒）
- 10个输入：41.83
- 100个输入：27.58
- ***个输入：166.91
标识符信息
- Ersilia标识符：eos6ojg
- Slug：antibioticdb-similarity-matches
- 任务领域：注释（Annotation）
- 子任务：活性预测（Activity prediction）
- 生物医学领域：抗微生物耐药性（Antimicrobial resistance）
- 目标生物：任何（Any）
- 标签：抗微生物活性（Antimicrobial activity）
参考文献
- 源代码：[***]
- 发表文献：[***]
- 文献类型：同行评审（Peer reviewed）
- 发表年份：2025
- Ersilia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%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%A8GPL-3.0-only%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82
注意：Ersilia按"原样"提供模型访问，直接来自原作者。如果在研究中使用该模型，请参考原始代码库和/或发表文献。
关于Ersilia
Ersilia开源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。如果发现此模型有用，请https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/CITATION.cffErsilia%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%BA%93%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%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。
DockerHub 原生拉取命令
docker pull ersiliaos/eos6ojg:<标签>
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