
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具,协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题,请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
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https://xuanyuan.cloud/agents.md
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该模型基于ImageMol开发,这是一种在1000万未标记小分子上预训练的深度学习模型,随后通过微调步骤预测抑制剂与人类β-分泌酶1(BACE-1)蛋白的结合。MoleculeNet的BACE-1数据集包含1522种化合物及其相关pIC50值,pIC50≥7的化合物被视为BACE-1抑制剂。
本模型于2023年1月11日纳入,最后打包日期为2026年3月10日。
eos8c0oimage-mol-bace注释活性预测阿尔茨海默症智人(Homo sapiens)BACE、化学图模型、MoleculeNet化合物11固定以下是模型的输出列:
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| bace_inh_prob | float | high | BACE-1抑制概率(阈值pIC50≥7) |
本地外部AMD644483868476.78计算性能(秒):
29.7823.15311.13同行评审2022本软件包采用https://github.com/ersilia-os/ersilia/blob/master/LICENSE%E8%AE%B8%E5%8F%AF%E8%AF%81%E3%80%82%E8%BD%AF%E4%BB%B6%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,请参考原始代码仓库和/或出版物。
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 eos8c0o
然后,可按以下步骤服务、运行和关闭模型:
bash# 服务模型 ersilia serve eos8c0o # 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
[***]
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,欢迎考虑https://www.ersilia.io/donate%E7%BB%99Ersilia%EF%BC%81
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。
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