ersiliaos/eos9f6t
ersiliaos
该模型用于预测小分子抑制SARS-3CLpro介导的肽切割概率，支持SARS-CoV2药物早期识别研究，基于SARS-CoV1的3CL蛋白酶高通量筛选数据，使用ChemProp模型。
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
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明 · 点击收起说明
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。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
SARS-CoV抑制模型
镜像概述和主要用途
该模型旨在支持SARS-CoV2新型药物识别的早期研究，预测小分子抑制SARS-3CLpro介导的肽切割的概率。由于COVID-19大流行期间SARS-CoV2（新冠病毒）的数据尚未可用，该模型基于SARS-CoV1的3CL蛋白酶高通量筛选开发，采用ChemProp模型。该模型于2021年4月29日整合，最后打包于2025年10月8日。
核心功能和特性
- 预测功能：预测小分子抑制SARS-3CLpro介导的肽切割的概率（以百分比表示）
- 模型基础：基于SARS-CoV1的3CL蛋白酶高通量筛选数据，使用ChemProp化学图模型
- 输出一致性：固定输出维度为1，结果为抑制概率（%），分类器训练阈值为12%抑制率
信息详情
标识符
- Ersilia标识符：
eos9f6t - Slug：
chemprop-sars-cov-inhibition
领域
- 任务：
Annotation（注释） - 子任务：
Activity prediction（活性预测） - 生物医学领域：
COVID-19 - 目标生物：
SARS-CoV-2 - 标签：
COVID19、Antiviral activity（抗病毒活性）、Sars-CoV-2、Chemical graph model（化学图模型）
输入
- 输入类型：
Compound（化合物） - 输入维度：
1
输出
- 输出维度：
1 - 输出一致性：
Fixed（固定） - 解释：3CL蛋白酶抑制概率（%），分类器训练使用12%的抑制率阈值
以下是模型的输出列：
| 名称 | 类型 | 方向 | 描述 |
|---|---|---|---|
| activity | float | high | 抑制SARS-CoV-1的概率 |
来源和部署
- 来源：
Local（本地） - 来源类型：
External（外部） - DockerHub：https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos9f6t
- Docker架构：
AMD64、ARM64 - S3存储：https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos9f6t.zip
资源消耗
- 模型大小（Mb）：
9 - 环境大小（Mb）：
5852 - 镜像大小（Mb）：
5760.92
计算性能（秒）：
- 10个输入：
36.21 - 100个输入：
28.61 - ***个输入：
612.21
参考文献
- 源代码：http://chemprop.csail.mit.edu/checkpoints
- 出版物：https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/32084340/
- 出版物类型：
Peer reviewed（同行评审） - 出版年份：
2020 - Ersilia贡献者：https://github.com/miquelduranfrigola
许可证
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%E5%8C%85%E5%86%85%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直接从原作者处提供模型，"按原样"授予访问权限。如果您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
获取模型
使用以下命令从Ersilia模型中心获取模型：
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos9f6t
服务、运行和关闭模型
获取模型后，可按以下步骤服务、运行和关闭模型：
bash# 服务模型 ersilia serve eos9f6t # 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
[***]
如果您发现此模型有用，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%E8%BF%87%E7%A8%8B%E4%B8%AD%E9%81%87%E5%88%B0%E4%BB%BB%E4%BD%95%E9%97%AE%E9%A2%98%EF%BC%8C%E8%AF%B7https://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/eos9f6t:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
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。"