ersiliaos/eos7d58
ersiliaos
ADMET AI是一个使用五个Chemprop-RDKit模型集成进行ADMET性质快速批量预测的框架，可预测41个任务（31个分类、10个回归），输出8个理化性质（如分子量、logP等）及基于DrugBank批准药物的百分位排名结果。
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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ADMET性质预测
ADMET AI是一个用于ADMET性质快速批量预测的框架，它采用五个Chemprop-RDKit模型的集成方法。该模型在治疗学数据 Commons（v0.4.1）的41个任务（31个分类任务、10个回归任务）上进行了训练。输出内容包括8个理化性质：分子量（MW）、logP、氢键受体/供体数量、Lipinski五规则 compliance、QED（药物相似性定量估计）、立体中心数量和TPSA（拓扑极性表面积）。每个结果都结合了其相对于DrugBank批准药物的百分位排名进行 contextualized。
该模型于2024年2月7日整合，最后打包时间为2026年4月14日。
信息
标识符
- Ersilia标识符：
eos7d58 - Slug：
admet-ai-percentile
领域
- 任务：
注释（Annotation） - 子任务：
活性预测（Activity prediction） - 生物医学领域：
ADMET - 目标生物：
智人（Homo sapiens） - 标签：
ADME、毒性（Toxicity）
输入
- 输入类型：
化合物（Compound） - 输入维度：
1
输出
- 输出维度：
98 - 输出一致性：
固定（Fixed） - 解释：ADMET结果，包括理化性质和分类任务，以及基于DrugBank化学空间的百分位归一化结果。
以下是模型的输出列：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| molecular_weight | float | high | 分子量的理化性质 |
| logp | float | low | 分配系数对数（logP）的理化性质 |
| hydrogen_bond_acceptors | integer | high | 氢键受体数量的理化性质 |
| hydrogen_bond_donors | integer | high | 氢键供体数量的理化性质 |
| lipinski | integer | high | 符合Lipinski五规则的数量（满分4） |
| qed | float | high | 药物相似性定量估计（0-1） |
| stereo_centers | integer | high | 立体中心数量的理化性质 |
| tpsa | float | high | 拓扑极性表面积（TPSA）的理化性质，单位为平方埃 |
| ames | float | high | Ames致突变性的预测概率 |
| bbb_martins | float | high | 血脑屏障穿透的预测概率 |
显示98列中的10列
来源与部署
- 来源：
本地（Local） - 来源类型：
外部（External） - DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos7d58
- Docker架构：
AMD64、ARM64 - S3存储：https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos7d58.zip
资源消耗
- 模型大小（Mb）：
1 - 环境大小（Mb）：
5975 - 镜像大小（Mb）：
5927.72
计算性能（秒）：
- 10个输入：
35.41 - 100个输入：
30.48 - ***个输入：
359.56
参考资料
- 源代码：https://github.com/swansonk14/admet_ai
- 出版物：[***]
- 出版物类型：
同行评审（Peer reviewed） - 出版年份：
2024 - Ersilia贡献者：https://github.com/DhanshreeA
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%A8MIT%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82
注意：Ersilia按原样提供对模型的访问，直接来自原始作者。如果在研究中使用该模型，请参考原始代码仓库和/或出版物。
使用方法
要在本地使用此模型，需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
可通过以下命令获取模型：
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos7d58
然后，可按以下方式启动、运行和关闭模型：
bash# 启动模型 ersilia serve eos7d58 # 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
[***]
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%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
如果您想为我们的使命做出贡献，考虑https://www.ersilia.io/donate%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/eos7d58:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
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运维工程师
Linux服务器
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