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    深度学习 药物筛选 更多内容
  • 虚拟药物筛选

    虚拟药物筛选 创建study 删除study 列举study所有作业 创建study作业 列举study 获取study作业的最值信息 获取生成study作业3D结构的内容 父主题: 项目管理

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  • 药物虚拟筛选

    药物虚拟筛选 计算机辅助药物虚拟筛选是新药早期研发的重要环节,可根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构,计算蛋白与药物之间的结合能量,并且依托云端大算力实现超大规模筛选和成药性分析,从成千上百万的小分子库中快速筛选出与蛋白结合最紧密的候选药物,从而为药物研究和临床试验提供方向。药物

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  • 虚拟药物筛选简介

    虚拟药物筛选简介 虚拟药物筛选功能 医疗智能体 平台支持根据靶点蛋白和小分子药物的3D结构,计算蛋白与药物之间的结合能量,进而预测小分子是否有成为候选药物的可能性。 虚拟药物筛选可实现如下功能。 整合分子对接结果,生成结合能矩阵。 整合受体与分子对接产生的配体构象,用于可视化展示。

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  • 大规模药物虚拟筛选

    大规模药物虚拟筛选 “神农项目”简介 药物虚拟筛选 父主题: 用户指南(基因平台)

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  • 创建虚拟药物筛选任务

    创建虚拟药物筛选任务 创建药物虚拟筛选任务 虚拟药物筛选可以使用资产市场中预置的“Docking Summary”流程对小分子化合物配体和蛋白受体进行对接。 使用步骤如下所示。 登录医疗智能体平台,在“资产市场”中订阅“Docking Summary”流程至所需的项目中。 进入“专题”页签,单击“新建研究”。

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和 语音识别 等不同领域, DLI 服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 深度学习模型预测

    深度学习模型预测 深度学习已经广泛应用于图像分类、图像识别和语音识别等不同领域,DLI服务中提供了若干函数实现加载深度学习模型并进行预测的能力。 目前可支持的模型包括DeepLearning4j 模型和Keras模型。由于Keras它能够以 TensorFlow、CNTK或者 Theano

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  • 什么是医疗智能体

    提供多个药物研发AI模型、AI算法、药物 知识图谱 ,支撑药企高效地开展药物研发工作。医疗智能体将深度学习算法及药物分析服务融入药物研发过程,让药企能更快速高效地完成药物研发,节约研发成本。 产品优势 提供开放的、易于扩展的平台架构。 提供端到端的AI赋能平台加速AI的研发和应用。 提供针对医疗行业的AI自动建模工具。

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  • 新型冠状病毒(COVID-19)虚拟药物筛选

    新型冠状病毒(COVID-19)虚拟药物筛选 虚拟药物筛选简介 获取示例数据 创建虚拟药物筛选任务

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  • 各个模型深度学习训练加速框架的选择

    各个模型深度学习训练加速框架的选择 LlamaFactory框架使用两种训练框架: DeepSpeed和Accelerate都是针对深度学习训练加速的工具,但是它们的实现方式和应用场景有所不同。 DeepSpeed是一种深度学习加速框架,主要针对大规模模型和大规模数据集的训练。D

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  • 筛选资源

    关的一个标签值或所有标签值,资源列表将自动筛选并展示此标签关联的资源。 企业项目 通过企业项目筛选框选择企业项目,资源列表将自动筛选并展示此企业项目下的资源。 说明: 根据企业项目筛选资源的功能必须要先开通企业项目才可以使用,因此该筛选条件并非对每个用户可见。 操作步骤 登录管理控制台。

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  • 取消药物作业

    取消药物作业 功能介绍 取消药物作业。 URI POST /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/{job_id}/cancel 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 删除药物作业

    删除药物作业 功能介绍 删除药物作业。 URI DELETE /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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  • 更新药物作业

    更新药物作业 功能介绍 更新药物作业。 URI PUT /v1/{project_id}/eihealth-projects/{eihealth_project_id}/drug-jobs/{job_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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  • 列筛选

    筛选 “列筛选筛选的是特征列。如果用户需要重点查看分析特定特征列,可以通过列筛选完成。 列筛选操作步骤如下。 列筛选 单击特征工程操作界面的,弹出“列筛选”对话框,如图1所示。 图1 列筛选 其中,界面说明如下所示: 筛选规则名称:为即将设置的筛选规则设置名称。 筛选成功后,

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  • 数据筛选

    数据筛选 “数据筛选”组件对传入该组件的数据按照指定的表达式进行筛选,并将筛选出的结果通过节点变量传递给后续节点。通常“数据筛选”组件会作为“数据拆分”组件的后续步骤以配合使用。 配置参数 参数 说明 表达式 数据筛选的表达式。 使用表达式对数据进行筛选,并传递给后续节点。例如数

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  • AI药物研究

    AI药物研究 父主题: 图解医疗智能体

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  • 盘古辅助药物

    盘古辅助药物 为什么下载的部分靶点文件,显示不完整 自定义数据库常见问题

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  • 药物通用接口

    药物通用接口 生成分子SVG图 生成分子SDF三维结构 受体预处理 受体信息解析 受体口袋检测 配体格式转换为SMILES 生成相互作用2D图 计算配体间的3D结构差异 创建配体文件预览任务 查询配体文件预览任务 删除配体文件预览任务 创建配体相似性图计算任务 查询配体相似性图计算任务

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  • “神农项目”简介

    论文链接:https://doi.org/10.1021/acs.jcim.0c00821 查看“神农项目”药物筛选结果 登录 EIHealth 平台,可在“专题”页签中查看“神农项目”药物筛选结果。可参考视频介绍了解详细的使用指导。 在图2中,页面最右侧显示结合能的最大值和最小值,以及对应的列名称、行名称。

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  • 应用场景

    对载量。 抗病毒药物研发 计算机辅助药物筛选根据病毒靶点和小分子药物的3D结构,计算病毒蛋白与药物之间的结合能量,实现从成千上万的小分子库中筛选出与病毒结合最紧密的候选药物,从而快速为药物研究和临床试验提供方向。 药物筛选通常分为靶点蛋白确定、候选药物小分子筛选、试验验证、临床验证四大阶段。

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