ersiliaos/eos9p4a
ersiliaos
基于无监督学习的药物相似性评分模型，使用循环神经网络(RNN)语言模型从SMILES字符串提取特征，学习已知药物的概率分布，无需标记数据即可评估新分子的药物相似性，评分范围0-100，分数越高表示药物相似性越高。
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：2 个月前
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基于无监督学习的药物相似性评分
该模型采用无监督学习方法评估药物相似性，无需标记数据，避免了因负样本集不完整导致的偏差。通过对SMILES字符串使用循环神经网络(RNN)语言模型，直接从已知药物分子中提取特征，学习已知药物的概率分布。新分子根据其属于该空间的可能性进行评分，提供了稳健的药物相似性评估，在多种数据集上性能优于TCC等监督模型。
本模型于2024-09-04整合，最后打包时间为2026-04-23。
信息
标识符
- Ersilia标识符:
eos9p4a - 代号:
deep-dl
领域
- 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:
药物相似性
输入
- 输入类型:
化合物 - 输入维度:
1
输出
- 输出维度:
1 - 输出一致性:
固定 - 解释: 分数越高表示药物相似性越高
以下是模型的输出列：
| 名称 | 类型 | 趋势 | 描述 |
|---|---|---|---|
| druglikeness_score | float | 高 | 药物相似性评分，范围0-100 |
来源与部署
- 来源:
本地 - 来源类型:
外部 - DockerHub: https://hub.docker.com/r/ersiliaos/eos9p4a
- Docker架构:
AMD64、ARM64 - S3存储: https://ersilia-models-zipped.s3.eu-central-1.amazonaws.com/eos9p4a.zip
资源消耗
- 模型大小(Mb):
187 - 环境大小(Mb):
1266 - 镜像大小(Mb):
1496.28
计算性能(秒):
- 10个输入:
32.71 - 100个输入:
35.65 - ***个输入:
517.14
参考文献
- 源代码: https://github.com/SeonghwanSeo/DeepDL
- 出版物: [***]
- 出版物类型:
同行评审 - 出版年份:
2022 - Ersilia贡献者: https://github.com/miquelduranfrigola
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%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%A8GPL-3.0-or-later%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。
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
可通过以下命令获取模型：
bash# 从Ersilia模型中心获取模型 ersilia fetch eos9p4a
然后，可按以下步骤启动、运行和关闭模型：
bash# 启动模型 ersilia serve eos9p4a # 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%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%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
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/eos9p4a:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
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