✖


Jump to content

Список программного обеспечения для моделирования системной биологии

    Add links

    Системная биология в значительной степени полагается на построение математических моделей , помогающих понять и прогнозировать биологические процессы. Специализированное программное обеспечение для помощи в построении моделей разрабатывалось с момента появления первых цифровых компьютеров. [1] [2] [3] [4] В следующем списке представлены поддерживаемые в настоящее время программные приложения, доступные исследователям.

    Подавляющее большинство современных программ для моделирования системной биологии поддерживают SBML , который является фактическим стандартом для обмена моделями биологических клеточных процессов. Некоторые инструменты также поддерживают CellML — стандарт, используемый для представления физиологических процессов. Преимущество использования стандартных форматов заключается в том, что даже если конкретное программное приложение со временем может стать неподдерживаемым и даже непригодным для использования, модели, разработанные этим приложением, можно легко перенести на более современные эквиваленты. научные исследования в Это позволяет воспроизводить течение длительного времени после первоначальной публикации работы.

    Чтобы получить дополнительную информацию о конкретном инструменте, нажмите на название инструмента. Это направит вас либо на рецензируемую публикацию, либо, в некоторых редких случаях, на специальную страницу Википедии.

    Активно поддерживаемые программные приложения с открытым исходным кодом.

    [ редактировать ]

    Общая информация

    [ редактировать ]

    Если в столбце SBML указано «Да, но только для реакций», это означает, что инструмент поддерживает только компонент реакции SBML . Например, не поддерживаются правила, события и т. д.

    Имя Описание/Известность ТЫ Лицензия Сайт СБМЛ Поддержка
    iBioSim iBioSim [5] [6] — это инструмент автоматизированного проектирования (САПР) для моделирования, анализа и проектирования генетических цепей. мультиплатформенность (Java/C++) Лицензия Апач [1] Да
    КомпуСелл3D Инструмент с графическим интерфейсом/скриптами [7] для построения и моделирования многоклеточных моделей. мультиплатформенность (C++/Python) С [2] Да, но только для реакций.
    КОПАСИ инструмент с графическим интерфейсом [8] [9] для анализа и моделирования моделей SBML. мультиплатформенность (С++) Художественная лицензия [3] Да
    Цитосим Пространственный симулятор гибких цитоскелетных нитей и моторных белков [10] Mac, Linux, Cygwin (С++) GPL3 [4] Непригодный
    библиотекараннер Высокопроизводительная программная библиотека для моделирования и анализа моделей SBML. [11] [12] мультиплатформенность (C/C++) Лицензия Апач [5] Да
    массПи Инструмент моделирования [13] [14] который может работать с COBRApy [15] мультиплатформенность (Python) С [6] Да
    MCell Инструмент с графическим интерфейсом для пространственного стохастического моделирования на основе частиц с отдельными молекулами [16] [17] [18] мультиплатформенность Массачусетский технологический институт и лицензия GPLv2 [7] Непригодный
    ОпенКОР Кроссплатформенная среда моделирования, предназначенная для организации, редактирования, моделирования и анализа файлов CellML в Windows , Linux и macOS . мультиплатформенность (C++/Python) лицензия GPLv3 [8] Использует CellML
    ФизиБоСС Специализированная форма платформы моделирования на основе агентов PhysiCell, которая напрямую интегрирует логические сигнальные сети в клеточные агенты. [19] мультиплатформенность (С++) БСД-3 [9] Да, но только для реакций
    ФизиСелл на основе агента [20] основа моделирования для биологии многоклеточных систем. мультиплатформенность (С++) БСД-3 [10] Да, но только для реакций
    ПИСЦЕС Инструмент Python для моделирования и анализа моделей SBML [21] [22] [23] мультиплатформенность (Python) БСД-3 [11] Да
    pySB на основе Python [24] платформа со специализацией на моделях, основанных на правилах. мультиплатформенность (Python) БСД-3 [12] Частичный
    ReadDy Пространственный симулятор на основе частиц с межмолекулярными потенциалами [25] Линукс и Мак Обычай [13] Непригодный
    СБСКЛ Java-библиотека [26] [27] с эффективной и исчерпывающей поддержкой SBML мультиплатформенность (Java) LGPL [14] Да
    СБВ (программное обеспечение) Распределенная рабочая среда [28] [29] который включает в себя множество инструментов моделирования мультиплатформенность (C/C++) БСД-3 [15] Да
    Смолдынь Симулятор частиц для пространственного стохастического моделирования отдельных молекул [30] [31] [32] [33] мультиплатформенность (C/C++/Python) LGPL [16] Непригодный
    Спатиоцит Программное обеспечение для пространственного моделирования, использующее тонкую решетку, содержащую до одной молекулы на узел. [34] [35] мультиплатформенность Неизвестный [17] Непригодный
    ВеснаSaLaD Пространственный симулятор на основе частиц, в котором молекулы представляют собой сферы, соединенные пружинами. [36] мультиплатформенность Неизвестный [18] Непригодный
    ШАГИ Стохастическая реакция-диффузия и решатель мембранного потенциала на распределенных сетках [37] [38] [39] [40] мультиплатформенность (C++/Python) лицензия GPLv2 [19] Частичный [20]
    Теллур (программное обеспечение) Среда моделирования, [41] [42] который объединяет несколько библиотек в одну платформу. мультиплатформенность (Python) Лицензия Апач [21] Да
    Урдме Стохастическое моделирование реакции-диффузии на неструктурированных сетках [43] MatLab на Mac, Linux GPL3 [22] Непригодный
    VCell Комплексная платформа моделирования [44] [45] для непространственного, пространственного, детерминированного и стохастического моделирования, включая как сети реакций, так и правила реакции. мультиплатформенность (Java) С [23] Да

    Специализированные инструменты

    [ редактировать ]

    В следующей таблице перечислены специальные инструменты, которые нельзя сгруппировать с инструментами моделирования.

    Имя Описание/Известность ТЫ Лицензия Сайт
    PySCeSToolbox PySCeSToolbox [46] представляет собой набор инструментов анализа метаболической модели. Помимо других функций, его можно использовать для создания уравнений анализа управления, которые связывают эластичность с коэффициентами управления. Пакет является кроссплатформенным и для работы требует PySCeS и Maxima . мультиплатформенность (C++/Python) БСД-3 [24]

    Таблицы функций

    [ редактировать ]

    Поддерживаемые парадигмы моделирования

    [ редактировать ]
    Имя ОДА На основе ограничений Стохастический Логический Агент на основе Пространственный (частица) Пространственный (непрерывный)
    iBioSim Да Нет Да Нет Ограниченный Нет Нет
    КомпуСелл3D Да Нет Нет Нет Да Нет Да
    КОПАСИ Да Нет Да Нет Нет Нет Нет
    Цитосим Нет Нет Да Нет ? Да ?
    библиотекараннер Да Нет Да Нет Нет Нет Нет
    массПи Использует libroadrunner Использует COBRApy Нет Нет Нет Нет
    MCell Нет Нет Да Нет Нет Да Нет
    ОпенКОР Да Нет Нет Нет Нет Нет Нет
    ФизиБоСС
    ФизиСелл Использует libroadrunner Нет Нет Нет Да ? Да
    ПИСЦЕС Да Нет ? Нет Нет Нет Нет
    pySB Да Нет Нет Нет Нет Нет Нет
    ReadDy
    СБСКЛ Да ? ? Нет Нет Нет Нет
    SBW Да Нет Да Нет Нет Нет Нет
    Смолдынь Нет Нет Да Нет Нет Да Нет
    Спатиоцит
    ВеснаSaLaD
    ШАГИ
    Теллур (программное обеспечение) Использует libroadrunner
    Урдме
    VCell Да Нет ? Нет Нет Нет Одна ячейка

    Особенности дифференциального уравнения

    [ редактировать ]
    Имя Нежесткий решатель Жесткий решатель Стационарный решатель Устойчивая чувствительность Чувствительность, зависящая от времени Бифуркационный анализ
    iBioSim Да Да Нет Нет ? Нет
    КомпуСелл3D Использует libroadrunner ЧТО
    КОПАСИ Да Да Да Да ? Ограниченный
    библиотекараннер Да Да Да Да Да через плагин AUTO2000
    масса Использует libroadrunner
    ОпенКОР Да Да ? ? ? Нет
    ФизиБоСС
    ФизиСелл Использует libroadrunner
    ПИСЦЕС Да Да Да Да ? Ограниченный+
    pySB Да Нет Нет Нет Нет Нет
    СБСКЛ
    SBW Использует версию Roadrunner на C#. Да
    Теллур (программное обеспечение) Использует libroadrunner
    VCell Да Да Нет Нет Нет Нет

    Поддержка формата файла и тип интерфейса

    [ редактировать ]
    Имя Импорт Экспорт Основной интерфейс Визуализация сети (редактирование)
    iBioSim СБМЛ СБМЛ графический интерфейс Да (Да)
    КомпуСелл3D Собственный формат спецификации XML и SBML Собственный XML Сценарии GUI/Python Нет
    КОПАСИ Собственный формат спецификации XML и SBML Собственный XML и SBML графический интерфейс Да (Нет)
    библиотекараннер СБМЛ СБМЛ Скрипты на Python Нет
    масса СБМЛ СБМЛ Скрипты на Python Нет

    Расширенные функции (где применимо)

    [ редактировать ]
    Имя Матрица стехиометрии Приведенная матрица стоха Анализ консервативных фрагментов якобиан МКА
    КОПАСИ Да Да Да Да Да
    библиотекараннер Да Да Да Да Да
    масса через libroadrunner
    ПИСЦЕС Да Да Да Да Да
    VCell ? ? ? ? Ограниченный

    Другие особенности

    [ редактировать ]
    Имя Оценка параметров Поддержка DAE Поддержка юнитов
    iBioSim Нет ? ?
    ComputeCell3D ЧТО ЧТО ?
    КОПАСИ Да Ограниченный Да
    библиотекараннер через пакеты Python Ограниченный Да
    масса через пакеты Python Ограниченный Да

    Симуляторы на основе частиц

    [ редактировать ]

    Симуляторы на основе частиц рассматривают каждую интересующую молекулу как отдельную частицу в непрерывном пространстве, моделируя молекулярную диффузию, взаимодействия молекул с мембраной и химические реакции. [47]

    Сравнение симуляторов на основе частиц

    [ редактировать ]

    В следующем списке сравниваются функции нескольких симуляторов на основе частиц. Эта таблица отредактирована на основе версии, первоначально опубликованной в Энциклопедии вычислительной нейронауки. [48] Коды границ системы: R = отражающая, A = поглощающая, T = передающая, P = периодическая и I = взаимодействующая. * Алгоритм точен, но программное обеспечение выдало неверные результаты во время составления исходной таблицы. † Время выполнения этих тестов несопоставимо с другими из-за разного уровня детализации.

    Особенность MCell Смолдынь eGFRD ВеснаSaLaD ReadDy
    Временные шаги ~1 нас нс в мс основанный на событиях ~10 нс ~0,1 нс для нас
    Молекулы очки точки, сферы сферы мультисферы мультисферы
    Размеры 2,3 1,2,3 3 3 3
    Границы системы Р, А, П, Т Р, А, П, Т П Р П, я
    Поверхности треугольная сетка много примитивов - 1 плоская поверхность плоскость, сфера
    Поверхностные молекулы 1/клетка, 2 состояния безлимитный, 4 штата - безлимитный, 3 штата -
    Исключенный объем - отличный точный хороший отличный
    Мультимеры только штаты модель, основанная на правилах - явный явный
    Аллостерия - да - да -
    Точность реакции очень хороший отличный точный* отличный отличный
    Продукты диссоциации стохастический фиксированное разделение соседний соседний соседний
    Взаимодействие молекул с поверхностью хороший отличный - только на сайты потенциалы
    Взаимодействия на дальнем расстоянии - да - - да
    Время выполнения теста 67 с 22 с 13 дней† 9,1 месяцев† 13 минут
    Распределение исполняемый файл исполняемый файл самокомпилировать Java-файл самокомпилировать
    Пользовательский интерфейс графический интерфейс, текст текст текст графический интерфейс Python-скрипт
    Графический вывод отличный хороший частичная поддержка частичная поддержка хороший
    Интерфейс библиотеки Питон Си/С++, Питон - - Питон
    Ссылки

    [49] [50] [51]

    		[52] [53] [54] [55] [56] [57] [58]

    Программное обеспечение для калибровки модели

    [ редактировать ]

    Калибровка модели — ключевой вид деятельности при разработке моделей системной биологии. В этой таблице представлены некоторые из текущих инструментов калибровки моделей, доступных разработчикам системной биологии. В первой таблице перечислены инструменты, совместимые с SBML.

    Инструмент Совместимость с PEtab П1 П2
    pyPESTO [59] Да ЧТО ЧТО
    КОПАСИ Да ЧТО ЧТО

    Коды [60] — это стандарт сообщества для определения прогонов калибровки моделей.

    Устаревшие программные приложения с открытым исходным кодом

    [ редактировать ]

    Ниже перечислены некоторые очень ранние программы для моделирования биохимических систем, разработанные до 1980-х годов. Они перечислены ради исторического интереса.

    Имя Описание/Известность Язык Терминус перед кем [61]
    БИОСИМ [62] Первый в истории записанный цифровой симулятор биохимических сетей (Дэвид Гарфинкель) ФОРТРАН IV 1968
    КДФ 9 [63] Первый симулятор с поддержкой MCA . Разработан покойным Джимом Бернсом в Эдинбурге. Ранняя форма ФОРТРАНа 1968
    МЕТАСИМ [64] Ранний симулятор Парка и Райта ПЛ/1 1973

    В следующем списке показаны некоторые приложения программного моделирования, разработанные в 1980-х и 1990-х годах. Они перечислены ради исторического интереса.

    Имя Описание/Известность Язык СБМЛ Поддержка Терминус перед кем [65]
    КОР [66] Первая общедоступная среда на базе CellML . Объектный Паскаль Использует CellML 2010
    БДсолв [67] Ранняя платформа моделирования на основе графического пользовательского интерфейса. С/С++ Нет 1999
    электронная ячейка [68] Одна из первых попыток создания платформы для моделирования целых клеток. С/С++ Нет 1999
    Гепаси [69] Первое приложение с графическим интерфейсом, поддерживающее анализ метаболического контроля и оценку параметров. С/С++ Да 1993
    Жарнак [70] Первое приложение с графическим интерфейсом для поддержки сценариев при моделировании системной биологии. Объектный Паскаль Да 2000
    Да [71] Первая платформа моделирования системной биологии на базе Java Ява Да 2003
    МетаМод [72] Один из первых симуляторов системной биологии на базе ПК. Би-би-си микро Нет 1986
    Метамодель [73] Ранний симулятор системной биологии на базе ПК Турбо Паскаль 5.0 Нет 1991
    ТУМАН [74] Симулятор на основе графического интерфейса Борланд Паскаль 7.0 Нет 1995
    МОШЕННИЧЕСТВО [75] Первое приложение для поддержки анализа и моделирования метаболического контроля на ПК. Паскаль, позже на C Нет 1985 (Диссертация)

    Ссылки

    [ редактировать ]
    1. ^ Шанс, Бриттон; Гарфинкель, Дэвид; Хиггинс, Джозеф; Хесс, Бенно; Шанс, EM (август 1960 г.). «Механизмы метаболического контроля» . Журнал биологической химии . 235 (8): 2426–2439. дои : 10.1016/S0021-9258(18)64638-1 .
    2. ^ Шанс, Бриттон; Хиггинс, Джозеф; Гарфинкель, Дэвид (1962). Аналоговые и цифровые компьютерные представления биохимических процессов . Федерация американских обществ экспериментальной биологии.: Труды Федерации, Том 12. № 1-2. п. 75.
    3. ^ Бернс, Джим (1 марта 1973 г.). Анализ метаболического контроля . Диссертация (Диссертация). дои : 10.5281/zenodo.7240738 .
    4. ^ Гарфинкель, Дэвид (август 1968 г.). «Машинно-независимый язык для моделирования сложных химических и биохимических систем». Компьютеры и биомедицинские исследования . 2 (1): 31–44. дои : 10.1016/0010-4809(68)90006-2 . ПМИД   5743538 .
    5. ^ Ватанабэ, Леандро; Нгуен, Трэми; Чжан, Майкл; Зундел, Зак; Чжан, Чжэнь; Мэдсен, Кертис; Ренер, Николас; Майерс, Крис (19 июля 2019 г.). «iBioSim3: инструмент для проектирования генетических цепей на основе моделей». ACS Синтетическая биология . 8 (7): 1560–1563. doi : 10.1021/acsynbio.8b00078 . ПМИД   29944839 . S2CID   49429947 .
    6. ^ Мартинес-Гарсия, Эстебан; Гоньи-Морено, Анхель; Бартли, Брайан; Маклафлин, Джеймс; Санчес-Сампедро, Лукас; Паскуаль дель Посо, Эктор; Прието Эрнандес, Клара; Марлетта, Ада Серена; Де Лукреция, Давиде; Санчес-Фернандес, Гусман; Монах София; Лоренцо Виктор (8 января 2020 г.). «SEVA 3.0: обновление стандартной европейской векторной архитектуры, обеспечивающее переносимость генетических конструкций между различными бактериальными хозяевами» . Исследования нуклеиновых кислот . 48 (Д1): Д1164–Д1170. дои : 10.1093/nar/gkz1024 . ПМЦ   7018797 . ПМИД   31740968 .
    7. ^ Сват, Мацей Х.; Томас, Жилберто Л.; Бельмонте, Хулио М.; Ширинифард, Аббас; Хмельяк, Дмитрий; Стекольщик, Джеймс А. (2012). «Многомасштабное моделирование тканей с использованием CompuCell3D». Вычислительные методы в клеточной биологии . Том. 110. стр. 325–366. дои : 10.1016/B978-0-12-388403-9.00013-8 . ISBN  9780123884039 . ПМК   3612985 . ПМИД   22482955 .
    8. ^ Бергманн, Фрэнк Т.; Обручи, Стефан; Клан, Брайан; Куммер, Урсула; Мендес, Педро; Пале, Юрген; Сале, Свен (ноябрь 2017 г.). «COPASI и его применение в биотехнологии» . Журнал биотехнологии . 261 : 215–220. doi : 10.1016/j.jbiotec.2017.06.1200 . ПМЦ   5623632 . ПМИД   28655634 .
    9. ^ Да, Цзин Вуй; Нг, Кай Бун Иван; Дэ, Ай Ин; Чжан, ЦзинЮнь; Чи, Вай Кит Дэвид; По, Чуэ Лу (19 июля 2019 г.). «Автоматизированная система выбора биомоделей (BMSS) для проектирования генных цепей». ACS Синтетическая биология . 8 (7): 1484–1497. doi : 10.1021/acsynbio.8b00523 . ПМИД   31035759 . S2CID   140321282 .
    10. ^ Неделек, Франсуа; Фетке, Дитрих (2007). «Коллективная ланжевеновская динамика гибких цитоскелетных волокон». Новый журнал физики . 9 (11): 427. arXiv : 0903.5178 . Бибкод : 2007NJPh....9..427N . дои : 10.1088/1367-2630/11.09.427 . S2CID   16924457 .
    11. ^ Сомоджи, Эндре Т.; Бутейллер, Жан-Мари; Стекольщик, Джеймс А.; Кениг, Матиас; Медли, Дж. Кайл; Сват, Мацей Х.; Сауро, Герберт М. (15 октября 2015 г.). «libRoadRunner: высокопроизводительная библиотека моделирования и анализа SBML: Таблица 1» . Биоинформатика . 31 (20): 3315–3321. doi : 10.1093/биоинформатика/btv363 . ПМЦ   4607739 . ПМИД   26085503 .
    12. ^ Гаффаризаде, Ахмадреза; Хейланд, Рэнди; Фридман, Сэмюэл Х.; Мументалер, Шеннон М.; Маклин, Пол (23 февраля 2018 г.). «PhysiCell: основанный на физике клеточный симулятор с открытым исходным кодом для трехмерных многоклеточных систем» . PLOS Вычислительная биология . 14 (2): e1005991. Бибкод : 2018PLSCB..14E5991G . дои : 10.1371/journal.pcbi.1005991 . ПМЦ   5841829 . ПМИД   29474446 .
    13. ^ Хайман, Закари Б.; Зелински, Дэниел К.; Койке, Юко; Юркович, Джеймс Т.; Палссон, Бернхард О. (28 января 2021 г.). «MASSpy: построение, моделирование и визуализация динамических биологических моделей на Python с использованием кинетики действия масс» . PLOS Вычислительная биология . 17 (1): e1008208. Бибкод : 2021PLSCB..17E8208H . дои : 10.1371/journal.pcbi.1008208 . ПМЦ   7872247 . ПМИД   33507922 .
    14. ^ Фостер, Чарльз Дж; Ван, Линь; Динь, Хоанг V; Сазерс, Патрик Ф; Маранас, Костас Д. (февраль 2021 г.). «Построение кинетических моделей метаболической инженерии». Современное мнение в области биотехнологии . 67 : 35–41. doi : 10.1016/j.copbio.2020.11.010 . ПМИД   33360621 . S2CID   229690954 .
    15. ^ Ибрагим, Али; Лерман, Джошуа А; Палссон, Бернхард О; Хайдьюк, Дэниел Р. (декабрь 2013 г.). «COBRApy: реконструкция и анализ на основе ограничений для Python» . Системная биология BMC . 7 (1): 74. дои : 10.1186/1752-0509-7-74 . ПМК   3751080 . ПМИД   23927696 .
    16. ^ Стайлз, Джоэл Р.; Ван Хелден, Дирк; Бартол, Томас М.; Солпитер, Эдвин Э.; Солпитер, Мириам М. (1996). «Миниатюрное время нарастания тока концевой пластинки <100 мкс, полученное в результате улучшенной двойной записи, можно смоделировать с помощью пассивной диффузии ацетилхолина из синаптического пузырька» . Учеб. Натл. акад. наук. США . 93 (12): 5747–5752. дои : 10.1073/pnas.93.12.5747 . ПМК   39132 . ПМИД   8650164 .
    17. ^ Стайлз, Джоэл Р.; Бартол, Томас М. (2001). «Методы Монте-Карло для моделирования реалистичной синаптической микрофизиологии с использованием MCell». Вычислительная нейронаука: реалистичное моделирование для экспериментаторов : 87–127.
    18. ^ Керр, Р; Бартол, ТМ; Каминский, Б; Диттрих, М; Чанг, JCJ; Баден, С; Сейновский, Т.Дж.; Стайлз, младший (2008). «Методы быстрого моделирования Монте-Карло биологических реакций-диффузии систем в растворе и на поверхности» . СИАМ J. Sci. Вычислить . 30 (6): 3126–3149. Бибкод : 2008ГАО...30.3126К . дои : 10.1137/070692017 . ПМК   2819163 . ПМИД   20151023 .
    19. ^ Леторт, Гаэль; Монтагуд, Арнау; Столл, Готье; Хейланд, Рэнди; Барийо, Эммануэль; Маклин, Пол; Зиновьев Андрей; Кальцоне, Лоуренс (1 апреля 2019 г.). «PhysiBoSS: многомасштабная среда агентного моделирования, объединяющая физические измерения и передачу сигналов в ячейках» . Биоинформатика . 35 (7): 1188–1196. doi : 10.1093/биоинформатика/bty766 . ПМК   6449758 . ПМИД   30169736 .
    20. ^ Гаффаризаде, Ахмадреза; Хейланд, Рэнди; Фридман, Сэмюэл Х.; Мументалер, Шеннон М.; Маклин, Пол (23 февраля 2018 г.). «PhysiCell: основанный на физике клеточный симулятор с открытым исходным кодом для трехмерных многоклеточных систем» . PLOS Вычислительная биология . 14 (2): e1005991. Бибкод : 2018PLSCB..14E5991G . дои : 10.1371/journal.pcbi.1005991 . ПМЦ   5841829 . ПМИД   29474446 .
    21. ^ Оливье, Б.Г.; Ровер, Дж. М.; Хофмейр, Ж.-ХС (15 февраля 2005 г.). «Моделирование сотовых систем с помощью PySCeS» . Биоинформатика . 21 (4): 560–561. doi : 10.1093/биоинформатика/bti046 . ПМИД   15454409 .
    22. ^ Мендоса-Козатль, Дэвид Г.; Морено-Санчес, Рафаэль (февраль 2006 г.). «Контроль синтеза глутатиона и фитохелатина в условиях кадмиевого стресса. Моделирование путей для растений». Журнал теоретической биологии . 238 (4): 919–936. Бибкод : 2006JThBi.238..919M . дои : 10.1016/j.jtbi.2005.07.003 . ПМИД   16125728 .
    23. ^ Гаффаризаде, Ахмадреза; Хейланд, Рэнди; Фридман, Сэмюэл Х.; Мументалер, Шеннон М.; Маклин, Пол (23 февраля 2018 г.). «PhysiCell: основанный на физике клеточный симулятор с открытым исходным кодом для трехмерных многоклеточных систем» . PLOS Вычислительная биология . 14 (2): e1005991. Бибкод : 2018PLSCB..14E5991G . дои : 10.1371/journal.pcbi.1005991 . ПМЦ   5841829 . ПМИД   29474446 .
    24. ^ Стефан, Мелани И.; Бартол, Томас М.; Сейновски, Терренс Дж.; Кеннеди, Мэри Б. (25 сентября 2014 г.). «Многосостояние моделирования биомолекул» . PLOS Вычислительная биология . 10 (9): e1003844. Бибкод : 2014PLSCB..10E3844S . дои : 10.1371/journal.pcbi.1003844 . ПМК   4201162 . ПМИД   25254957 .
    25. ^ Шенеберг, Дж.; Ульрих, А.; Ноэ, Ф. (2014). «Инструменты моделирования динамики реакции-диффузии частиц в непрерывном пространстве» . БМК Биофиз . 7:11 . дои : 10.1186/s13628-014-0011-5 . ПМЦ   4347613 . ПМИД   25737778 .
    26. ^ Панчивала, Х; Шах, С; Планачер, Х; Захарчук М; Кениг, М; Дрегер, А. (23 сентября 2021 г.). «Основная библиотека моделирования системной биологии» . Биоинформатика . 38 (3): 864–865. doi : 10.1093/биоинформатика/btab669 . ПМЦ   8756180 . ПМИД   34554191 .
    27. ^ Тангерлони, Андреа; Нобиле, Марко С.; Каццанига, Паоло; Капитолий, Джулия; Сполаор, Симона; Рундо, Леонардо; Маури, Джанкарло; Безоцци, Даниэла (9 сентября 2021 г.). «FiCoS: мелкозернистый и крупнозернистый детерминированный симулятор биохимических сетей на базе графического процессора» . PLOS Вычислительная биология . 17 (9): e1009410. Бибкод : 2021PLSCB..17E9410T . дои : 10.1371/journal.pcbi.1009410 . ПМЦ   8476010 . ПМИД   34499658 .
    28. ^ Хука, М.; Финни, А.; Сауро, HM; Болури, Х.; Дойл, Дж.; Китано, Х. (декабрь 2001 г.). «Инструменты Erato Systems Biology: обеспечение взаимодействия и обмена между программными инструментами для вычислительной биологии» . Биокомпьютинг 2002 : 450–461. дои : 10.1142/9789812799623_0042 . hdl : 2299/11944 . ISBN  978-981-02-4777-5 . ПМИД   11928498 .
    29. ^ Кавасаки, Региана; Барауна, Рафаэль А.; Сильва, Артур; Карепо, Марта С.П.; Оливейра, Руи; Маркес, Родольфо; Рамос, Роммель Т.Дж.; Шнайдер, Мария ПК (2016). «Реконструкция пути биосинтеза жирных кислот Exiguobacterium antarcticum B7 на основе геномных и библиомических данных» . БиоМед Исследования Интернэшнл . 2016 : 1–9. дои : 10.1155/2016/7863706 . ПМЦ   4993939 . ПМИД   27595107 .
    30. ^ Эндрюс, Стивен С.; Брей, Деннис (2004). «Стохастическое моделирование химических реакций с пространственным разрешением и детализацией отдельных молекул». Физическая биология . 1 (3–4): 137–151. Бибкод : 2004PhBio...1..137A . дои : 10.1088/1478-3967/1/3/001 . ПМИД   16204833 . S2CID   16394428 .
    31. ^ Эндрюс, Стивен С.; Адди, Натан Дж.; Брент, Роджер; Аркин, Адам П. (2010). «Детальное моделирование клеточной биологии с помощью Smoldyn 2.1» . ПЛОС Компьютер. Биол . 6 (3): e1000705. Бибкод : 2010PLSCB...6E0705A . дои : 10.1371/journal.pcbi.1000705 . ПМЦ   2837389 . ПМИД   20300644 .
    32. ^ Эндрюс, Стивен С. (2017). «Смолдын: моделирование на основе частиц с моделированием на основе правил, улучшенным молекулярным взаимодействием и библиотечным интерфейсом» . Биоинформатика . 33 (5): 710–717. doi : 10.1093/биоинформатика/btw700 . ПМИД   28365760 .
    33. ^ Сингх, Дилавар; Эндрюс, Стивен С. (2022). «Интерфейсы Python для симулятора Смолдин». Биоинформатика . 38 (1): 291–293. doi : 10.1093/биоинформатика/btab530 . ПМИД   34293100 .
    34. ^ Арджунан, SNV; Такахаши, К. (2017). Многоалгоритмное моделирование частиц с помощью Spatiocyte . Методы молекулярной биологии. Том. 1611. стр. 219–236.
    35. ^ Арджунан, SNV; Мияучи, А.; Ивамото, К.; Такахаши, К. (2020). «pSpatiocyte: высокопроизводительный симулятор внутриклеточных реакционно-диффузионных систем» . БМК Биоинформатика . 21 (1): 33. дои : 10.1186/s12859-019-3338-8 . ПМК   6990473 . ПМИД   31996129 .
    36. ^ Михальски, П.Дж.; Лоу, LM (2016). «SpringSaLaD: пространственная платформа биохимического моделирования на основе частиц с исключенным объемом» . Биофиз. Дж . 110 (3): 523–529. Бибкод : 2016BpJ...110..523M . дои : 10.1016/j.bpj.2015.12.026 . ПМЦ   4744174 . ПМИД   26840718 .
    37. ^ Хепберн, Иэн; Чен, Вэйлян; Уилс, Стефан; Де Шуттер, Эрик (май 2012 г.). «ШАГИ: эффективное моделирование стохастических моделей реакции-диффузии в реалистичной морфологии» . Системная биология BMC . 7 (1): 36. дои : 10.1186/1752-0509-6-36 . ПМЦ   3472240 . ПМИД   22574658 . S2CID   9165862 .
    38. ^ Чен, Вэйлян; Де Шуттер, Эрик (февраль 2017 г.). «Параллельные ШАГИ: крупномасштабное стохастическое пространственное моделирование реакции-диффузии с помощью высокопроизводительных компьютеров» . Границы нейроинформатики . 11 (1): 13. дои : 10.3389/fninf.2017.00013 . ПМК   5301017 . ПМИД   28239346 .
    39. ^ Хепберн, Иэн; Чен, Вэйлян; Де Шуттер, Эрик (август 2016 г.). «Точное разделение оператора реакции-диффузии на тетраэдрических сетках для параллельного стохастического молекулярного моделирования». Журнал химической физики . 145 (5): 054118. arXiv : 1512.03126 . Бибкод : 2016JChPh.145e4118H . дои : 10.1063/1.4960034 . ПМИД   27497550 . S2CID   17356298 .
    40. ^ Чен, Вэйлян; Карел, Тристан; Авиле, Омар; Кантарутти, Никола; Кастильони, Джакомо; Каттабиани, Алессандро; Дель Мармоль, Бодуэн; Хепберн, Иэн; Кинг, Джеймс Г.; Коцалос, Христос; Кумбхар, Прамод; Лалуэтт, Жюль; Мельхиор, Самуэль; Шюрманн, Феликс; Де Шуттер, Эрик (октябрь 2022 г.). «ШАГИ 4.0: Быстрое и эффективное использование памяти молекулярное моделирование нейронов на наноуровне» . Границы нейроинформатики . 16 : 883742. дои : 10.3389/fninf.2022.883742 . ISSN   1662-5196 . ПМЦ   9645802 . ПМИД   36387588 .
    41. ^ Чой, Кири; Медли, Дж. Кайл; Кениг, Матиас; Чулок, Кейлин; Смит, Люциан; Гу, Стэнли; Сауро, Герберт М. (сентябрь 2018 г.). «Теллурий: расширяемая среда моделирования на основе Python для систем и синтетической биологии» . Биосистемы . 171 : 74–79. doi : 10.1016/j.biosystems.2018.07.006 . ПМК   6108935 . ПМИД   30053414 .
    42. ^ Пиз, Николас А.; Нгуен, Фук Х.Б.; Вудворт, Маркус А.; Нг, Кеннет К.Х.; Ирвин, Блайт; Воган, Джошуа К.; Куэ, Хао Юань (март 2021 г.). «Настраиваемый, независимый от деления контроль времени активации генов с помощью полисотового переключателя» . Отчеты по ячейкам . 34 (12): 108888. doi : 10.1016/j.celrep.2021.108888 . ПМЦ   8024876 . ПМИД   33761349 .
    43. ^ Дрерт, Б.; Энгблом, С.; Хелландер, А (2012). «URDME: Модульная структура для стохастического моделирования процессов реакции-переноса в сложной геометрии» . Системная биология BMC . 6:76 . дои : 10.1186/1752-0509-6-76 . ПМЦ   3439286 . ПМИД   22727185 .
    44. ^ Шафф, Дж.; Финк, CC; Слепченко Б.; Карсон, Дж. Х.; Лоу, LM (сентябрь 1997 г.). «Общая вычислительная основа для моделирования клеточной структуры и функций» . Биофизический журнал . 73 (3): 1135–1146. Бибкод : 1997BpJ....73.1135S . дои : 10.1016/S0006-3495(97)78146-3 . ПМК   1181013 . ПМИД   9284281 . S2CID   39818739 .
    45. ^ Коуэн, Энн Э.; Морару, Ион И.; Шафф, Джеймс С.; Слепченко Борис М.; Лоу, Лесли М. (2012). «Пространственное моделирование сотовых сигнальных сетей». Вычислительные методы в клеточной биологии . Том. 110. стр. 195–221. дои : 10.1016/B978-0-12-388403-9.00008-4 . ISBN  9780123884039 . ПМЦ   3519356 . ПМИД   22482950 .
    46. ^ Кристенсен, Карл Д; Хофмейр, Ян-Хендрик С; Ровер, Иоганн М. (1 января 2018 г.). «PySCeSToolbox: набор инструментов для анализа метаболических путей» . Биоинформатика . 34 (1): 124–125. doi : 10.1093/биоинформатика/btx567 . ПМИД   28968872 .
    47. ^ Шенеберг, Дж; Ульрих, А; Ноэ, Ф (2014). «Инструменты моделирования динамики реакции-диффузии частиц в непрерывном пространстве» . БМК Биофиз . 7 (1): 11. дои : 10.1186/s13628-014-0011-5 . ПМЦ   4347613 . ПМИД   25737778 .
    48. ^ Эндрюс, Стивен С. (2018). «Стохастические симуляторы на основе частиц». Энциклопедия вычислительной нейронауки . Том. 10. стр. 978–1. дои : 10.1007/978-1-4614-7320-6_191-2 . ISBN  978-1-4614-7320-6 .
    49. ^ Стайлз-младший; Бартол, ТМ (2001). «Глава 4, Методы Монте-Карло для моделирования реалистичной синаптической микрофизиологии с использованием MCell». В: Вычислительная нейробиология, реалистичное моделирование для экспериментаторов, Де Шуттер, Э. (ред.). Бока-Ратон: CRC Press: 87–127. {{cite journal}}: Для цитирования журнала требуется |journal= ( помощь )
    50. ^ Стефан, Мичиган; Бартол, ТМ; Сейновский, Т.Дж.; Кеннеди, МБ (2014). «Многосостояние моделирования биомолекул» . ПЛОС Компьютерная Биол . 10 (9): e1003844. Бибкод : 2014PLSCB..10E3844S . дои : 10.1371/journal.pcbi.1003844 . ПМК   4201162 . ПМИД   25254957 .
    51. ^ Стайлз-младший; Ван Хелден, защитник; Бартол, ТМ; Солпитер, EE; Солпитер, ММ (1996). «Миниатюрное время нарастания тока концевой пластинки менее 100 микросекунд в результате улучшенной двойной записи можно смоделировать с помощью пассивной диффузии ацетилхолина из синаптического пузырька» . Труды Национальной академии наук США . 93 (12): 5747–5752. Бибкод : 1996PNAS...93.5747S . дои : 10.1073/pnas.93.12.5747 . ПМК   39132 . ПМИД   8650164 .
    52. ^ Эндрюс, СС (2017). «Смолдын: моделирование на основе частиц с моделированием на основе правил, улучшенным молекулярным взаимодействием и библиотечным интерфейсом» . Биоинформатика . 33 (5): 710–717. doi : 10.1093/биоинформатика/btw700 . ПМИД   28365760 .
    53. ^ Эндрюс, СС; Адди, Нью-Джерси; Брент, Р; Аркин, АП (2010). «Детальное моделирование клеточной биологии с помощью Smoldyn 2.1» . ПЛОС Компьютерная Биол . 6 (3): e1000705. Бибкод : 2010PLSCB...6E0705A . дои : 10.1371/journal.pcbi.1000705 . ПМЦ   2837389 . ПМИД   20300644 . S2CID   2945597 .
    54. ^ Соколовский, ТР; Тен Вольде, PR (2017). «Пространственно-стохастическое моделирование реакционно-диффузионных систем». arXiv : 1705.08669 [ q-bio.MN ].
    55. ^ Такахаши, К; Тэнасе-Никола, С; Тен Вольд, PR (2010). «Пространственно-временные корреляции могут радикально изменить реакцию пути МАРК» . Proc Natl Acad Sci . 107 (6): 2473–2478. arXiv : 0907.0514 . Бибкод : 2010PNAS..107.2473T . дои : 10.1073/pnas.0906885107 . ПМК   2811204 . ПМИД   20133748 .
    56. ^ Томита, М; Хасимото, К; Такахаши, К; Симидзу, ТС; и др. (1999). «E-cell: программная среда для моделирования целых клеток» . Биоинформатика . 15 (1): 72–84. дои : 10.1093/биоинформатика/15.1.72 . ПМИД   10068694 .
    57. ^ Михальски, П.Дж.; Лоу, LM (2016). «SpringSaLaD: пространственная платформа биохимического моделирования на основе частиц с исключенным объемом» . Биофиз Дж . 110 (3): 523–529. Бибкод : 2016BpJ...110..523M . дои : 10.1016/j.bpj.2015.12.026 . ПМЦ   4744174 . ПМИД   26840718 .
    58. ^ Шенеберг, Дж; Ноэ, Ф (2013). «ReaDDy - программное обеспечение для динамики реакции-диффузии на основе частиц в густонаселенной клеточной среде» . ПЛОС ОДИН . 8 (9): e74261. Бибкод : 2013PLoSO...874261S . дои : 10.1371/journal.pone.0074261 . ПМК   3770580 . ПМИД   24040218 .
    59. ^ Очищенный, Янник; Счастлив, Фабиан; Йост, Пол Дж.; Ванхефер, Джейкоб; Патирана, Дилан; Стапор, Пол; Лакрисенко, Полина; Ван, Даньтун; Раймундес, Эльба; Обратите внимание, Саймон; Шмистер, Леонард; Штедтер, Филипп; Грейн, Стефан; Дудкин, Эрика; Дорешич, Домагой (2023). «pyPESTO: модульный и масштабируемый инструмент для оценки параметров динамических моделей». arXiv : 2305.01821 [ q-bio.QM ].
    60. ^ Шмистер, Леонард; Очищенный, Янник; Бергманн, Фрэнк Т.; Камба, Тасио; Дудкин, Эрика; Эгерт, Джанин; Счастлив, Фабиан; Фурманн, Лара; Хаубер, Адриан Л.; Кеммер, Свенья; Лакрисенко, Полина; Лоос, Кэролин; Обратите внимание, Саймон; Мюллер, Вольфганг; Патирана, Дилан; Раймундес, Эльба; Рефиш, Люк; Розенблатт, Маркус; Стапор, Пол Л.; Штедтер, Филипп; Ван, Даньтун; Виланд, Франц-Георг; Банга, Хулио Р.; Тиммер, Йенс; Вильяверде, Алехандро Ф.; Сале, Свен; Крейц, Клеменс; Хазенауэр, Ян; Вайндл, Дэниел (26 января 2021 г.). «PEtab — совместимая спецификация задач оценки параметров в системной биологии» . PLOS Вычислительная биология . 17 (1): e1008646. arXiv : 2004.01154 . Бибкод : 2021PLSCB..17E8646S . дои : 10.1371/journal.pcbi.1008646 . ПМЦ   7864467 . ПМИД   33497393 .
    61. ^ На основе самой ранней даты публикации.
    62. ^ Гарфинкель, Дэвид (август 1968 г.). «Машинно-независимый язык для моделирования сложных химических и биохимических систем». Компьютеры и биомедицинские исследования . 2 (1): 31–44. дои : 10.1016/0010-4809(68)90006-2 . ПМИД   5743538 .
    63. ^ Бернс, Джим (1 марта 1973 г.). Анализ метаболического контроля (Диссертация). дои : 10.5281/zenodo.7240738 .
    64. ^ Парк, DJM; Райт, Б.Э. (март 1973 г.). «Метасим — метаболический симулятор общего назначения для изучения клеточных трансформаций». Компьютерные программы в биомедицине . 3 (1): 10–26. дои : 10.1016/0010-468X(73)90010-X . ПМИД   4735157 .
    65. ^ На основе самой ранней даты публикации.
    66. ^ Гарни, А.; Коль, П.; Ноубл, Д. (1 декабря 2003 г.). «Открытый ресурс Cellular (cor): общедоступная среда на основе CellML для моделирования биологических функций» . Международный журнал бифуркации и хаоса . 13 (12): 3579–3590. Бибкод : 2003IJBC...13.3579G . дои : 10.1142/S021812740300882X . ISSN   0218-1274 .
    67. ^ Горянин И.; Ходжман, TC; Сельков, Е. (1 сентября 1999 г.). «Математическое моделирование и анализ клеточного метаболизма и регуляции» . Биоинформатика . 15 (9): 749–758. дои : 10.1093/биоинформатика/15.9.749 . ПМИД   10498775 .
    68. ^ Томита, М; Хасимото, К; Такахаши, К; Симидзу, Т.; Мацузаки, Ю; Миёси, Ф; Сайто, К; Танида, С; Юги, К; Вентер, Дж.; Хатчисон, К. (1 января 1999 г.). «E-CELL: программная среда для моделирования целых клеток» . Биоинформатика . 15 (1): 72–84. дои : 10.1093/биоинформатика/15.1.72 . ПМИД   10068694 .
    69. ^ Мендес, Педро (1993). «GEPASI: пакет программ для моделирования динамики, стационарных состояний и управления биохимическими и другими системами». Биоинформатика . 9 (5): 563–571. дои : 10.1093/биоинформатика/9.5.563 . ПМИД   8293329 .
    70. ^ Сауро, Герберт (2000). ЖАРНАК: система интерактивного метаболического анализа . Анимация клеточной карты: материалы 9-го международного совещания по биотермокинетике. стр. 221–228.
    71. ^ Баттерворт, Эрик; Жардин, Бартоломью Э.; Раймонд, Гэри М.; Нил, Максвелл Л.; Бассингтуэйт, Джеймс Б. (30 декабря 2013 г.). «JSim, система моделирования с открытым исходным кодом для анализа данных» . F1000Исследования . 2 : 288. doi : 10.12688/f1000research.2-288.v1 . ПМК   3901508 . ПМИД   24555116 .
    72. ^ Хофмейр, JHS; Мерве, К. Дж. ван дер (1986). «МЕТАМОД: программное обеспечение для стационарного моделирования и анализа управления метаболическими путями на микрокомпьютере BBC». Биоинформатика . 2 (4): 243–249. дои : 10.1093/биоинформатика/2.4.243 . ПМИД   3450367 .
    73. ^ Корниш-Боуден, Атель; Хофмейр, Ян-Хендрик С. (1991). «MetaModel: программа для моделирования и контроля метаболических путей на IBM PC и совместимых устройствах». Биоинформатика . 7 (1): 89–93. дои : 10.1093/биоинформатика/7.1.89 . ПМИД   2004280 .
    74. ^ Эльде, Магнус; Закки, Гвидо (1995). «MIST: удобный метаболический симулятор». Биоинформатика . 11 (2): 201–207. дои : 10.1093/биоинформатика/11.2.201 . ПМИД   7620994 .
    75. ^ Сауро, Герберт М.; Фелл, Дэвид А. (1991). «SCAMP: метаболический симулятор и программа контрольного анализа» . Математическое и компьютерное моделирование . 15 (12): 15–28. дои : 10.1016/0895-7177(91)90038-9 .
    Retrieved from "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=List_of_systems_biology_modeling_software&oldid=1205448027"
    Arc.Ask3.Ru: конец переведенного документа.
    Arc.Ask3.Ru
    Номер скриншота №: 10920dd8d8e15d4afb289e6f65ddbbf6__1707490260
    URL1:https://arc.ask3.ru/arc/aa/10/f6/10920dd8d8e15d4afb289e6f65ddbbf6.html
    Заголовок, (Title) документа по адресу, URL1:
    List of systems biology modeling software - Wikipedia
    Данный printscreen веб страницы (снимок веб страницы, скриншот веб страницы), визуально-программная копия документа расположенного по адресу URL1 и сохраненная в файл, имеет: квалифицированную, усовершенствованную (подтверждены: метки времени, валидность сертификата), открепленную ЭЦП (приложена к данному файлу), что может быть использовано для подтверждения содержания и факта существования документа в этот момент времени. Права на данный скриншот принадлежат администрации Ask3.ru, использование в качестве доказательства только с письменного разрешения правообладателя скриншота. Администрация Ask3.ru не несет ответственности за информацию размещенную на данном скриншоте. Права на прочие зарегистрированные элементы любого права, изображенные на снимках принадлежат их владельцам. Качество перевода предоставляется как есть. Любые претензии, иски не могут быть предъявлены. Если вы не согласны с любым пунктом перечисленным выше, вы не можете использовать данный сайт и информация размещенную на нем (сайте/странице), немедленно покиньте данный сайт. В случае нарушения любого пункта перечисленного выше, штраф 55! (Пятьдесят пять факториал, Денежную единицу (имеющую самостоятельную стоимость) можете выбрать самостоятельно, выплаичвается товарами в течение 7 дней с момента нарушения.)