ersiliaos/eos9c7k

ersiliaos

该镜像提供基于ECFP4 Tanimoto相似性的分子搜索功能，可从ChEMBL17_DrugBank17_UNPD17数据库返回给定分子的100个最近邻化合物，助力药物化学研究。

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：8 个月前

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镜像标签列表与下载命令

ChEMBL、DrugBank和UNPD中的相似性搜索

给定分子时，该模型会基于ECFP4 Tanimoto相似性算法，从ChEMBL17_DrugBank17_UNPD17数据库中返回其100个最近邻化合物。该数据库整合了DrugBank、ChEMBL22及通用天然产物目录（UNPD）中含17个以内重原子的化合物，共128k条记录。模型不包含完整数据库，使用时需向Ersilia外部在线服务器发送查询。

模型于2022年8月18日纳入Ersilia Model Hub，最后打包时间为2025年10月22日。

信息

标识符

Ersilia标识符：eos9c7k
别名：medchem17-similarity

领域

任务：采样
子任务：相似性搜索
生物医学领域：通用
目标生物：通用
标签：相似性、ChEMBL、DrugBank

输入

类型：化合物
维度：1

输出

维度：100
一致性：固定
解释：100个最近邻化合物列表

输出列（前10个）：

名称	类型	描述
smiles_00	string	相似性搜索返回的第0个SMILES
smiles_01	string	相似性搜索返回的第1个SMILES
smiles_02	string	相似性搜索返回的第2个SMILES
smiles_03	string	相似性搜索返回的第3个SMILES
smiles_04	string	相似性搜索返回的第4个SMILES
smiles_05	string	相似性搜索返回的第5个SMILES
smiles_06	string	相似性搜索返回的第6个SMILES
smiles_07	string	相似性搜索返回的第7个SMILES
smiles_08	string	相似性搜索返回的第8个SMILES
smiles_09	string	相似性搜索返回的第9个SMILES

来源与部署

来源：在线
来源类型：外部
DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos9c7k
Docker架构：AMD64、ARM64
S3存储：https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos9c7k.zip

资源消耗

模型大小：1Mb
环境大小：329Mb
镜像大小：290.52Mb

计算性能（秒）：

10输入：30.01
100输入：286.71
***输入：-1（未测试）

参考文献

源代码：[***]
出版物：[***]
贡献者：https://github.com/Amna-28

许可证

包采用GPL-3.0许可证，模型无特定许可证。使用时请参考原始代码仓库或出版物。

使用

需安装https://github.com/ersilia-os/ersilia%EF%BC%8C%E6%AD%A5%E9%AA%A4%E5%A6%82%E4%B8%8B%EF%BC%9A

获取模型

bash
ersilia fetch eos9c7k

服务与运行

bash
# 启动服务
ersilia serve eos9c7k  
# 生成3个示例输入
ersilia example -n 3 -f my_input.csv  
# 运行模型
ersilia run -i my_input.csv -o my_output.csv  
# 关闭服务
ersilia close

关于Ersilia

[***] Model Hub，遇到问题可提交https://github.com/ersilia-os/ersilia/issues%EF%BC%8C%E6%AC%A2%E8%BF%8Ehttps://www.ersilia.io/donate%E6%94%AF%E6%8C%81%E4%BD%BF%E5%91%BD%E3%80%82

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。

轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 eos9c7k 镜像标签

docker pull docker.xuanyuan.run/ersiliaos/eos9c7k:<标签>

使用方法：

DockerHub 原生拉取命令

docker pull ersiliaos/eos9c7k:<标签>

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