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
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 |
|