AEON.py: Python library for attractor analysis in asynchronous Boolean networks

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216224%3A14330%2F22%3A00127100" target="_blank" >RIV/00216224:14330/22:00127100 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac624" target="_blank" >https://doi.org/10.1093/bioinformatics/btac624</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1093/bioinformatics/btac624" target="_blank" >10.1093/bioinformatics/btac624</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

AEON.py: Python library for attractor analysis in asynchronous Boolean networks

Popis výsledku v původním jazyce

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.

Název v anglickém jazyce

AEON.py: Python library for attractor analysis in asynchronous Boolean networks

Popis výsledku anglicky

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.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Rok uplatnění

2022

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

BIOINFORMATICS

ISSN

1367-4803

e-ISSN

1367-4811

Svazek periodika

38

Číslo periodika v rámci svazku

21

Stát vydavatele periodika

GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

Počet stran výsledku

3

Strana od-do

4978-4980

Kód UT WoS článku

000857476100001

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85141004669