XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemSBML
一种用于在锑和SBML之间转换的工具
摘要：我们描述了一个基于Web的工具MakeBML（https://sys-bio.github.io/makesbml/），该工具提供了用于创建，编辑和搜索基于SBML的Mod-Mod-els的生物模型存储库的安装应用程序。MakeBML是一个基于客户端的Web应用程序，它将以人类可读锑表达为系统生物学标记语言（SBML）和反之亦然的模型。由于MakeBML是一个基于Web的应用程序，因此不需要用户的一部分安装。当前，MakeBML托管在GITHUB页面上，基于客户端的设计使移动到其他主机变得微不足道。此软件部署模型还可以降低维护成本，因为不需要活动服务器。SBML建模语言通常用于系统生物学研究中，以描述复杂的生化网络，并使复制模型变得更加容易。，SBML被设计为计算机可读，而不是可读的。因此，我们采用人类可读的锑语言来易于创建和编辑SBML模型。
一种用于在锑和SBML之间转换的工具
摘要：我们描述了一个基于Web的工具MakeBML（https://sys-bio.github.io/makesbml/），该工具提供了用于创建，编辑和搜索基于SBML的Mod-Mod-els的生物模型存储库的安装应用程序。MakeBML是一个基于客户端的Web应用程序，它将以人类可读锑表达为系统生物学标记语言（SBML）和反之亦然的模型。由于MakeBML是一个基于Web的应用程序，因此不需要用户的一部分安装。当前，MakeBML托管在GITHUB页面上，基于客户端的设计使移动到其他主机变得微不足道。此软件部署模型还可以降低维护成本，因为不需要活动服务器。SBML建模语言通常用于系统生物学研究中，以描述复杂的生化网络，并使复制模型变得更加容易。，SBML被设计为计算机可读，而不是可读的。因此，我们采用人类可读的锑语言来易于创建和编辑SBML模型。
sbmltoolkit.jl：用于将SBML导入SCIML生态系统
摘要：朱莉娅是一种通用编程语言，旨在简化和加速数值分析和计算科学。尤其是朱莉娅软件包的科学机器学习（SCIML）生态系统包括用于高性能符号数量计算的框架。它允许用户使用符号预处理和自动sparsifient和计算并行化来自动增强其模型的高级描述。此功能可以对微分方程，有效的参数估计以及具有神经微分方程的自动化模型发现的有效参数估计以及非线性动力学的稀疏识别。为了使系统生物学社区轻松访问SCIML，我们开发了sbmltoolkit.jl。sbmltoolkit.jl将动态SBML模型导入SCIML生态系统，以加速模型模拟和动力学参数的拟合。通过为计算系统生物学家提供容易访问开源的朱莉娅Ecosystevnm，我们希望能够促进该领域中进一步的朱莉娅工具的开发以及朱莉娅生物科学界的增长。sbmltoolkit.jl可根据麻省理工学院许可免费获得。源代码可在https://github.com/sciml/sbmltoolkit.jl上获得。
sbmltoolkit.jl：用于将SBML导入SCIML生态系统
摘要：朱莉娅是一种通用编程语言，旨在简化和加速数值分析和计算科学。尤其是朱莉娅软件包的科学机器学习（SCIML）生态系统包括用于高性能符号数量计算的框架。它允许用户使用符号预处理和自动sparsifient和计算并行化来自动增强其模型的高级描述。此功能可以对微分方程，有效的参数估计以及具有神经微分方程的自动化模型发现的有效参数估计以及非线性动力学的稀疏识别。为了使系统生物学社区轻松访问SCIML，我们开发了sbmltoolkit.jl。sbmltoolkit.jl将动态SBML模型导入SCIML生态系统，以加速模型模拟和动力学参数的拟合。通过为计算系统生物学家提供容易访问开源的朱莉娅Ecosystevnm，我们希望能够促进该领域中进一步的朱莉娅工具的开发以及朱莉娅生物科学界的增长。sbmltoolkit.jl可根据麻省理工学院许可免费获得。源代码可在https://github.com/sciml/sbmltoolkit.jl上获得。
跨多个模拟引擎验证生物模型
生物模型存储库包含来自已发表文献的1000多个手动策划的机械模型，其中大多数是在系统生物学标记语言（SBML）中编码的。这个基于社区的标准正式指定了每个模型，但没有描述运行模拟的计算实验条件。因此，仅使用SBML模型复制任何给定的数字或产生的任何给定数字或产生。模拟实验描述标记语言（SED-ML）提供了一个解决方案：一种准确指定如何运行与特定图形或结果相对应的特定实验的标准方法。生物模型是在SED-ML之前数年建立的，并且在内容和接受方面，这两个系统都随着时间的流逝而发展。因此，生物模型中只有大约一半的条目包含SED-ML文件，这些文件反映了当时可用的SED-ML版本。此外，几乎所有这些SED-ML文件至少都有一个小错误，使它们无效。为了使这些模型及其结果更可重复，我们在此处报告了工作更新，纠正和提供新的SED-ML文件，以针对生物模型中的1055个策划的机械模型提供新的SED-ML文件。此外，由于SED-ML是无关实现的，因此可以用于验证，证明在多个仿真引擎之间成立的结果。在这里，我们使用包装器体系结构来解释SED-ML，并报告五个基于不同ODE的生物仿真引擎的验证结果。我们与SED-ML和BioModels Collection的合作旨在通过使它们更可重现和可信来改善这些模型的实用性。