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eos77w8

ersiliaos/eos77w8

ersiliaos

该模型使用SIDER数据库和GROVER transformer预测分子的潜在药物不良反应(ADR),输出27类ADR的概率,适用于药物安全性评估和ADMET研究。

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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药物不良反应预测模型

镜像概述和主要用途

本模型用于预测分子的潜在药物不良反应(ADR),基于SIDER数据库(MoleculeNet)训练,该数据库包含已上市药物及其ADR描述对。模型采用GROVER transformer进行分子特征化(详见eos7w6n或grover-embedding)。模型于2021-05-12纳入,最后打包时间为2026-03-10。

核心功能和特性

  • ADR预测:对输入分子预测27类药物不良反应的概率
  • 分子特征化:基于GROVER transformer提取分子特征
  • 固定输出:输出维度固定为27,涵盖多个器官系统的不良反应类别
  • 概率量化:以概率值表示各ADR发生的可能性,便于风险评估

使用场景和适用范围

  • 药物研发:早期药物候选分子的安全性评估
  • ADMET研究:药物吸收、分布、代谢、排泄和毒性特性研究
  • 毒理学筛选:化合物潜在副作用的高通量筛选
  • 目标生物:人类(Homo sapiens)

详细信息

标识符

  • Ersilia标识符:eos77w8
  • 别名:grover-sider

领域分类

  • 任务:注释(Annotation)
  • 子任务:活性预测(Activity prediction)
  • 生物医学领域:ADMET
  • 标签:毒性(Toxicity)、MoleculeNet、副作用(Side effects)

输入输出

  • 输入:化合物(Compound)
  • 输入维度:1
  • 输出维度:27
  • 输出一致性:固定(Fixed)
  • 解释:预测的ADR分为27个组别

输出列说明:

名称类型方向描述
hepatobiliary_disordersfloathighSIDER定义的肝胆系统疾病副作用发生概率
metabolism_nutrition_disordersfloathighSIDER定义的代谢与营养障碍副作用发生概率
product_issuesfloathighSIDER定义的产品相关问题副作用发生概率
eye_disordersfloathighSIDER定义的眼部疾病副作用发生概率
investigationsfloathighSIDER定义的检查异常副作用发生概率
musculoskeletal_connective_tissue_disordersfloathighSIDER定义的肌肉骨骼和结缔组织疾病副作用发生概率
gastrointestinal_disordersfloathighSIDER定义的胃肠道疾病副作用发生概率
social_circumstancesfloathighSIDER定义的社会环境相关副作用发生概率
immune_system_disordersfloathighSIDER定义的免疫系统疾病副作用发生概率
reproductive_system_breast_disordersfloathighSIDER定义的生殖系统和乳腺疾病副作用发生概率

显示27列中的10列

资源与部署

  • 来源:Local
  • 来源类型:External
  • DockerHub:https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos77w8
  • Docker架构:AMD64
  • S3存储:https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos77w8.zip

资源消耗

  • 模型大小(Mb):1323
  • 环境大小(Mb):2406
  • 镜像大小(Mb):6394.66

计算性能(秒):

  • 10个输入:35.52
  • 100个输入:161.37
  • ***个输入:-1(未测试)

参考与许可

  • 源代码:https://github.com/tencent-ailab/grover
  • 论文:https://arxiv.org/abs/2007.02835
  • 论文类型:预印本(Preprint)
  • 发表年份:2020
  • Ersilia贡献者:https://github.com/Amna-28

许可:

  • 本包采用https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/LICENSE%E8%AE%B8%E5%8F%AF
  • 包内模型采用MIT许可

注意:Ersilia直接从原作者处提供模型,仅供参考使用。若在研究中使用本模型,请参考原始代码库和/或论文。

使用方法

前提条件

需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia

基本操作

bash
# 从Ersilia模型库获取模型
ersilia fetch eos77w8

# 启动模型服务
ersilia serve eos77w8

# 生成示例输入文件(3个样本)
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

关于Ersilia

[***]

镜像拉取方式

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docker pull docker.xuanyuan.run/ersiliaos/eos77w8:<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/eos77w8:<标签>

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