NLoed: A Python package for nonlinear optimal experimental design in systems biology
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Motivation Modelling in systems and synthetic biology relies on accurate parameter estimates and predictions. Accurate model calibration relies, in turn, on data, and on how well-suited the available data is to a particular modelling task. Optimal experimental design (OED) techniques can be used to identify experiments and data collection procedures that will most efficiently contribute to a given modelling objective. However, implementation of OED is limited by currently available software tools that are not well-suited for the diversity of nonlinear models and non-normal data commonly encountered in biological research. Moreover, existing OED tools do not make use of the state-of-the-art numerical tools, resulting in inefficient computation. Results Here we present the NLoed software package. NLoed is an open-source Python library providing convenient access to OED methods, with particular emphasis on experimental design for systems biology research. NLoed supports a wide variety of nonlinear, multi-input/output, and dynamic models, and facilitates modelling and design of experiments over a wide variety of data types. To support OED investigations, the NLoed package implements maximum likelihood fitting and diagnostic tools, providing a comprehensive modelling workflow. NLoed offers an accessible, modular, and flexible OED tool-set suited to the wide variety of experimental scenarios encountered in systems biology research. We demonstrate NLOED’s capabilities by applying it to experimental design for characterization of a bacterial optogenetic system. Availability NLoed is available via pip from the PyPi repository; https://pypi.org/project/nloed/ . Source code, documentation and examples can be found on Github at https://github.com/ingallslab/NLoed . Contact bingalls@uwaterloo.ca Supplementary information Supplementary materials are available online.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 tête enseignante, 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 ».