ersiliaos/eos8g50
ersiliaos
基于深度学习和固定Mordred表征的有机溶解度预测模型，可预测15种有机溶剂中的log尺度溶解度值，在严格的溶质外推条件下表现优于现有方法，预测精度接近实验数据的内在随机极限。
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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FASTSOLV溶解度预测
镜像概述
FASTSOLV溶解度预测镜像是一个基于深度学习的有机溶解度预测工具，使用固定Mordred表征进行建模。该模型在严格的溶质外推条件下进行测试，性能优于现有方法，预测精度接近实验数据的内在随机极限。模型于2025-08-27整合，最后打包于2026-03-23。
核心功能与特性
- 基于深度学习技术，使用固定Mordred表征预测有机溶解度
- 在严格的溶质外推条件下表现优异，优于现有方法
- 预测精度接近实验数据的内在随机极限
- 可同时预测15种有机溶剂（均为ASKOS有机溶剂）中的溶解度
使用场景
适用于有机化学研究、药物开发、材料科学等领域，需要预测化合物在不同有机溶剂中溶解度的场景，帮助研究人员选择合适的溶剂或评估化合物的溶解特性。
使用方法
前提条件
需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E3%80%82
模型获取与运行
- 获取模型
bash# 从Ersilia模型库获取模型 ersilia fetch eos8g50
- 启动模型服务
bash# 启动模型服务 ersilia serve eos8g50
- 生成示例输入文件
bash# 生成包含3个化合物的示例输入文件 ersilia example -n 3 -f my_input.csv
- 运行模型预测
bash# 输入my_input.csv，输出预测结果到my_output.csv ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv
- 关闭模型服务
bash# 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：15（15种有机溶剂的溶解度预测值）
- 输出一致性：固定
- 解释：每个输入化合物在15种有机溶剂中的log尺度溶解度预测值数组
输出列说明
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| solubility_methanol | float | high | 298 K下甲醇中的预测溶解度（log mol/L） |
| solubility_ethanol | float | high | 298 K下乙醇中的预测溶解度（log mol/L） |
| solubility_isopropanol | float | high | 298 K下异丙醇中的预测溶解度（log mol/L） |
| solubility_acetic_acid | float | high | 298 K下乙酸中的预测溶解度（log mol/L） |
| solubility_acetonitrile | float | high | 298 K下乙腈中的预测溶解度（log mol/L） |
| solubility_acetone | float | high | 298 K下丙酮中的预测溶解度（log mol/L） |
| solubility_isobutyl_methyl_ketone | float | high | 298 K下异丁基甲基酮中的预测溶解度（log mol/L） |
| solubility_isopropyl_acetate | float | high | 298 K下乙酸异丙酯中的预测溶解度（log mol/L） |
| solubility_tetrahydrofuran | float | high | 298 K下四氢呋喃中的预测溶解度（log mol/L） |
| solubility_tert_butyl_methyl_ether | float | high | 298 K下叔丁基甲基醚中的预测溶解度（log mol/L） |
显示15列中的10列
资源消耗
- 模型大小：878 Mb
- 环境大小：1851 Mb
- 镜像大小：4361.4 Mb
计算性能（秒）
- 10个输入：37.53
- 100个输入：67.33
- ***个输入：-1（未提供）
引用与许可证
标识符
- Ersilia标识符：eos8g50
- Slug：fastsolv
来源与部署
- 源代码：https://github.com/JacksonBurns/fastsolv
- DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos8g50
- Docker架构：AMD64
- S3存储：https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos8g50.zip
出版物
- 文献：https://www.nature.com/articles/s41467-025-62717-7
- 类型：同行评审
- 年份：2025
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
- 包中包含的模型采用MIT许可证。
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，请参考原始代码仓库和/或出版物。
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/eos8g50:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"