STRECK, Adam, Juraj KOLČÁK, Heike SIEBERT a David ŠAFRÁNEK. Esther: Introducing an Online Platform for Parameter Identification of Boolean Networks. In A. Gupta. Computational Methods in Systems Biology 11th International Conference, CMSB 2013, Klosterneuburg, Austria, September 22-24, 2013, Proceedings. Heidelberg: Springer. s. 257-258. ISBN 978-3-642-40707-9. 2013.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Esther: Introducing an Online Platform for Parameter Identification of Boolean Networks
Autoři STRECK, Adam (203 Česká republika, domácí), Juraj KOLČÁK (703 Slovensko, domácí), Heike SIEBERT (276 Německo) a David ŠAFRÁNEK (203 Česká republika, garant, domácí).
Vydání Heidelberg, Computational Methods in Systems Biology 11th International Conference, CMSB 2013, Klosterneuburg, Austria, September 22-24, 2013, Proceedings, od s. 257-258, 2 s. 2013.
Nakladatel Springer
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Česká republika
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání tištěná verze "print"
Impakt faktor Impact factor: 0.402 v roce 2005
Kód RIV RIV/00216224:14330/13:00070435
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-3-642-40707-9
ISSN 0302-9743
UT WoS 000342772500033
Klíčová slova anglicky systems biology; boolean networks; model checking
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 27. 4. 2014 23:32.
Anotace
When trying to uncover the nature of gene regulatory and signaling networks, the modelers currently have a zoo of inference algorithms at their disposal. These algorithms are very useful for converting raw experimental data into mathematical models of various nature – from pure differential equations to very abstract, logical causal networks. However, the algorithms rarely permit refitting of the network based on new data, and further enhancements are commonly done by hand, with quality of the process dependent on the experience of the modeler. We are therefore focusing on development of an environment that works with high level causal models and allows for automated comparison of the properties of the model and the behavior measured or observed in the modeled system. Since we expect the models to have wide range of possible kinetic parameters, we also provide means of manipulating with sets of parametrizations of the model, e.g. their ranking w.r.t. dynamic properties, visualizations, automated filtering, set operations etc.
Návaznosti
EE2.3.20.0256, projekt VaVNázev: Vytvoření výzkumného týmu a mezinárodního konzorcia pro počítačový model buňky sinice
VytisknoutZobrazeno: 23. 4. 2024 11:05