Biological regulatory networks can be represented by computational models, which allow the study and analysis of biological behaviours, therefore providing a better understanding of a given biological process. However, as new information is acquired, biological models may need to be revised in order to also account for this new information. Current model revision tools are scarce and often lack the flexibility to integrate with broader analysis workflows. Here, we present pyModRev, an enhanced iteration of the model revision tool ModRev, capable of verifying the consistency of Boolean regulatory models, and finding minimal repairs in case of inconsistency. pyModRev supports model validation against both steady state observations as well as time-series data, being able to consider different update schemes simultaneously. pyModRev supports different model formats, and is available as a Python package in PyPI, for easy integration with other model analysis tools, significantly improving accessibility and utility for the logical modelling community.


翻译:生物调控网络可通过计算模型进行表示,这些模型能够研究并分析生物行为,从而加深对特定生物过程的理解。然而,随着新信息的获取,生物学模型可能需要修正以兼容这些新数据。当前模型修正工具较为稀缺,且常缺乏与更广泛分析工作流整合的灵活性。本文提出pyModRev——模型修正工具ModRev的增强版本,它能够验证布尔调控模型的一致性,并在发现不一致时定位最小修复方案。pyModRev支持基于稳态观测和时间序列数据的模型验证,可同时考虑不同更新机制。该工具兼容多种模型格式,并以Python包形式发布至PyPI,便于与其他模型分析工具集成,显著提升了逻辑建模领域的可访问性与实用性。

0
下载
关闭预览

相关内容

ACM/IEEE第23届模型驱动工程语言和系统国际会议,是模型驱动软件和系统工程的首要会议系列,由ACM-SIGSOFT和IEEE-TCSE支持组织。自1998年以来,模型涵盖了建模的各个方面,从语言和方法到工具和应用程序。模特的参加者来自不同的背景,包括研究人员、学者、工程师和工业专业人士。MODELS 2019是一个论坛,参与者可以围绕建模和模型驱动的软件和系统交流前沿研究成果和创新实践经验。今年的版本将为建模社区提供进一步推进建模基础的机会,并在网络物理系统、嵌入式系统、社会技术系统、云计算、大数据、机器学习、安全、开源等新兴领域提出建模的创新应用以及可持续性。 官网链接:http://www.modelsconference.org/
【MIT博士论文】机器学习模型调试的有效工具,149页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2023年3月29日
PubMed GPT : 用于生物医学文本的特定领域大型语言模型
专知会员服务
38+阅读 · 2022年12月19日
使用深度学习进行生物网络分析
专知会员服务
20+阅读 · 2022年6月30日
一个牛逼的 Python 调试工具
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2019年4月30日
GitHub获赞过千:PyTorch 自然语言处理项目Top 5
新智元
12+阅读 · 2018年7月10日
Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 Capsule Network
AI研习社
22+阅读 · 2018年3月7日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 5月31日
VIP会员
最新内容
学习数据的几何:形状空间分析数学综述
专知会员服务
6+阅读 · 6月17日
定向能反无人机系统最新发展动态
专知会员服务
7+阅读 · 6月17日
从燃煤战舰到算法战争:水面指挥的永恒要求
专知会员服务
4+阅读 · 6月17日
相关VIP内容
【MIT博士论文】机器学习模型调试的有效工具,149页pdf
专知会员服务
48+阅读 · 2023年3月29日
PubMed GPT : 用于生物医学文本的特定领域大型语言模型
专知会员服务
38+阅读 · 2022年12月19日
使用深度学习进行生物网络分析
专知会员服务
20+阅读 · 2022年6月30日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员