2022
AEON.py: Python library for attractor analysis in asynchronous Boolean networks
BENEŠ, Nikola; Luboš BRIM; Ondřej HUVAR; Samuel PASTVA; David ŠAFRÁNEK et. al.Základní údaje
Originální název
AEON.py: Python library for attractor analysis in asynchronous Boolean networks
Autoři
BENEŠ, Nikola (203 Česká republika, domácí); Luboš BRIM (203 Česká republika, domácí); Ondřej HUVAR (203 Česká republika, domácí); Samuel PASTVA (703 Slovensko, domácí); David ŠAFRÁNEK (203 Česká republika, garant, domácí) a Eva ŠMIJÁKOVÁ (703 Slovensko, domácí)
Vydání
BIOINFORMATICS, UK, OXFORD UNIV PRESS, 2022, 1367-4803
Další údaje
Jazyk
angličtina
Typ výsledku
Článek v odborném periodiku
Obor
10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele
Velká Británie a Severní Irsko
Utajení
není předmětem státního či obchodního tajemství
Odkazy
Impakt faktor
Impact factor: 5.800
Kód RIV
RIV/00216224:14330/22:00127100
Organizační jednotka
Fakulta informatiky
UT WoS
000857476100001
EID Scopus
2-s2.0-85141004669
Klíčová slova anglicky
Boolean Networks; Attractors; Software
Příznaky
Mezinárodní význam, Recenzováno
Změněno: 28. 3. 2023 12:03, RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D.
Anotace
V originále
AEON.py is a Python library for the analysis of the long-term behaviour in very large asynchronous Boolean networks. It provides significant computational improvements over the state-of-the-art methods for attractor detection. Furthermore, it admits the analysis of partially specified Boolean networks with uncertain update functions. It also includes techniques for identifying viable source-target control strategies and the assessment of their robustness with respect to parameter perturbations.
Návaznosti
| MUNI/A/1145/2021, interní kód MU |
| ||
| MUNI/G/1771/2020, interní kód MU |
|