Facile: a command-line network compiler for systems biology
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: A goal of systems biology is the quantitative modelling of biochemical networks. Yet for many biochemical systems, parameter values and even the existence of interactions between some chemical species are unknown. It is therefore important to be able to easily investigate the effects of adding or removing reactions and to easily perform a bifurcation analysis, which shows the qualitative dynamics of a model for a range of parameter values. RESULTS: We present Facile, a Perl command-line tool for analysing the dynamics of a systems biology model. Facile implements the law of mass action to automatically compile a biochemical network (written as, for example, E + S <-> C) into scripts for analytical analysis (Mathematica and Maple), for simulation (XPP and Matlab), and for bifurcation analysis (AUTO). Facile automatically identifies mass conservations and generates the reduced form of a model with the minimum number of independent variables. This form is essential for bifurcation analysis, and Facile produces a C version of the reduced model for AUTO. CONCLUSION: Facile is a simple, yet powerful, tool that greatly accelerates analysis of the dynamics of a biochemical network. By acting at the command-line and because of its intuitive, text-based input, Facile is quick to learn and can be incorporated into larger programs or into automated tasks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,058 | 0,023 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».