ersiliaos/eos96f4

分子复杂度数字化模型

镜像概述

本模型采用学习排序机器学习框架，以监督方式量化分子复杂度。基于Shapley值分析，作者识别出指导专家评估分子复杂度的关键特征（如分子量或芳香环数量）。模型使用约30万个多样化结构的数据点训练，可应用于合成策略趋势研究等分析场景。该模型于2026年1月30日纳入Ersilia模型库，最后打包时间为2026年3月23日。

核心功能

• 预测化合物的分子复杂度得分，分数越高表示复杂度越高
• 基于Shapley值分析识别影响分子复杂度评估的关键特征
• 支持批量处理化合物输入，输出标准化的复杂度结果

使用场景

• 化学合成研究中分析分子复杂度趋势
• 化合物性质预测与筛选
• 合成策略优化与评估

配置说明

依赖条件

需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%E5%B7%A5%E5%85%B7

部署示例

获取模型

bash
ersilia fetch eos96f4

服务与运行

bash
# 启动模型服务
ersilia serve eos96f4
# 生成3个示例输入文件
ersilia example -n 3 -f my_input.csv
# 运行模型并输出结果
ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv
# 关闭模型服务
ersilia close

详细信息

标识符

• Ersilia标识符：eos96f4
• 别名：digitization-complexity

领域分类

• 任务：注释
• 子任务：性质计算或预测
• 生物医学领域：通用
• 目标生物：通用
• 标签：化学合成

输入输出

• 输入类型：化合物
• 输入维度：1
• 输出维度：1
• 输出一致性：固定
• 输出列： | 名称 | 类型 | 描述 | |------|------|------| | molecular_complexity | 浮点数 | 预测的分子复杂度得分 |

资源消耗

• 模型大小：916 Mb
• 环境大小：1371 Mb
• 镜像大小：2985.59 Mb
• 计算性能：10个输入需37秒，100个输入需102.47秒

参考资料

• 源代码：https://github.com/Ananikov-Lab/digitizing_molecular_complexity
• 出版物：https://doi.org/10.1039/D4SC07320G
• 许可证：包采用GPL-3.0，模型采用CC-BY-4.0

关于Ersilia

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