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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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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基本概念 盘古药物分子大模型 盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型，旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构，模型参数上亿，是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子大模

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关键概念 盘古药物分子大模型 盘古药物分子大模型是基于华为与中科院上海药物所共同研发、专门面向药物研发领域推出的预训练大模型，旨在帮助医药公司开启AI辅助药物研发的新模式。盘古药物分子大模型学习了17亿个药物分子的化学结构，模型参数上亿，是目前最大的小分子药物模型。华为盘古药物分子大模

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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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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 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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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。药物虚

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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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AI药物研究 父主题： 图解医疗智能体

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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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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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查询研发需求 根据设置的条件查询所需要的研发需求数据。 前提条件 已创建项目。 已创建研发需求。 通过添加筛选条件查询研发需求 精确选择具体的查询条件，选择后满足条件的研发需求会显示在列表中。 根据需要支持只选择一项或多项条件查询研发需求。 单击搜索栏最右侧的，可清空所有筛选条件，回到系统默认显示的字段。

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修改研发需求名称：单击研发需求名称后的图标进行修改。 筛选研发需求列表显示字段：单击“操作”字段后的图标进行设置。 在弹框左侧“可选字段”中勾选需要显示的字段。 在弹框右侧“已选字段”中通过拖拽方式调整字段显示顺序。 批量编辑研发需求：在研发需求列表中勾选单个或多个研发需求，单

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欢迎使用盘古辅助制药平台 盘古辅助制药平台是以盘古药物大模型为基础打造的一站式药研平台，助力药物研发效率提升60%+。平台提供靶点发现，苗头化合物发现，先导化合物优化全流程药研所需功能。同时基于云原生的软硬件一体化加速，大大提升虚拟筛选和分子动力学模拟计算效率。全平台无需软硬件安

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基于CodeArts IDE Online、TensorFlow和Jupyter Notebook开发深度学习模型 概要 准备工作 导入和预处理训练数据集 创建和训练模型 使用模型

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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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处理研发需求 研发需求创建成功后，相应当前责任人需要处理该需求，处理过程包括初始、分析、开发、测试、完成。 SR和AR的处理过程同IR。 初始IR 分析IR 开发IR 测试IR 前提条件 已创建项目。 已创建研发需求。 初始IR 在研发需求列表中，单击“初始”状态的研发需求标题，系统显示“初始”详情页。

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复制研发需求 研发需求的内容差别不大时，可选择直接复制列表中已有的需求，进行修改。 前提条件 已创建项目。 已创建研发需求。 操作步骤 在研发需求列表中，单击需要复制需求所在行的图标，展开后选择“复制新建”。 根据项目实际情况填写复制新建的需求信息。 单击“确定”，完成复制新建。

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变更研发需求 仅已基线的研发需求支持发起变更流程。 前提条件 已创建项目。 已创建研发需求。 操作步骤 在研发需求列表中勾选需要变更的需求。 支持选择多个研发需求进行变更。 在页面底部的操作菜单中，单击“变更”，系统会跳转到“新建CR”页面。 填写CR信息。 变更对象：默认为发生变更的研发需求。

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