神经元数据与信号模型的集成框架
FindSim的Python项目详细描述
findsim
神经元数据和信号模型集成框架。相关文件可用 在https://doi.org/10.3389/fninf.2018.00038
关于
findsim项目将神经和细胞信号的模型映射到 实验协议和读数。它在模型上运行实验,并且 提供一个分数,报告两个匹配的程度。
许可证
此文件和此存储库中的文件是根据GPLv3或更高版本授权的。
安装
使用python-pip
可以获得FindSim
。
要安装最后一个稳定版本(note这使用moose 3.1.4版(过时 在此版本中)
$ pip install FindSim
或者,要安装夜间构建的,
$ pip install FinSim --pre # recommended
或者,您可以下载源代码并自己安装。
- 安装moose,可以在这里找到https://moose.ncbs.res.in/readthedocs/install/install.html
- 安装findsim
git clone https://github.com/BhallaLab/FindSim
cd FindSim
python setup.py install
成功安装后,您可以使用两个命令
findsim
和findsim_parallel
。要查看帮助消息,请将-h
选项传递给
任何一个命令。例如,findsim -h
将显示以下内容
信息。
usage: findsim [-h] [-m MODEL] [-d DUMP_SUBSET] [-p PARAM_FILE] [-t] [-hp]
[-hs] [-o] [-s SCALE_PARAM SCALE_PARAM SCALE_PARAM]
[-settle_time SETTLE_TIME]
script
FindSim argument parser This program loads a kinetic model, and runs it with
the specified stimuli. The output is then compared with expected output
specified in the same file, to generate a model score.
positional arguments:
script Required: filename of experiment spec, in tsv format.
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
-m MODEL, --model MODEL
Optional: model filename, .g or .xml
-d DUMP_SUBSET, --dump_subset DUMP_SUBSET
Optional: dump selected subset of model into named
file
-p PARAM_FILE, --param_file PARAM_FILE
Optional: Generate file of tweakable params belonging
to selected subset of model
-t, --tabulate_output
Flag: Print table of plot values. Default is NOT to
print table
-hp, --hide_plot Hide plot output of simulation along with expected
values. Default is to show plot.
-hs, --hide_subplots Hide subplot output of simulation. By default the
graphs include dotted lines to indicate individual
quantities (e.g., states of a molecule) that are being
summed to give a total response. This flag turns off
just those dotted lines, while leaving the main plot
intact.
-o, --optimize_elec Optimize electrical computation. By default the
electrical computation runs for the entire duration of
the simulation. With this flag the system turns off
the electrical engine except during the times when
electrical stimuli are being given. This can be *much*
faster.
-s SCALE_PARAM SCALE_PARAM SCALE_PARAM, --scale_param SCALE_PARAM SCALE_PARAM SCALE_PARAM
Scale specified object.field by ratio.
-settle_time SETTLE_TIME, --settle_time SETTLE_TIME
Run model for specified settle time and return dict of
{path,conc}.
命令findsim_parellel
是一个助手实用程序:它运行多个模拟
在并行中使用findsim
。
快速启动
在默认模型(synSynth7.g
)上运行一个示例实验并生成一个图
比较模型和实验。
findsim Curated/FindSim-Jain2009-Fig2B.tsv
您还可以显式传递模型,
findsim Curated/FindSim-Jain2009-Fig2B.tsv --model models/synSynth7.g
批量运行
要在指定目录中的所有tsv文件上查找dsim程序,请计算
分数,并打印出分数的基本统计数据,您应该使用
findsim_parallel
命令。
findsim_parellel Curated -n 8
它将使用8
独立进程(如果您的计算机至少有8个
核心)。-n
的值不应超过N+1
,其中N
是数字
系统上处理器的数量(使用系统实用程序nproc
查看此数字)。
此命令的更详细调用如下:
findsim_parallel path/to/tsv/files -n 6 --model synSynth7.g
存储库组织
FindSim/ : project directory
FindSim/stable : Stable branch. Stable version of `develop` branch
FindSim/Curated : Folder contains FindSim worksheets to which the model is well fit.
FindSim/models : Model files
FindSim/findSim.py : Main findSim script
FindSim/runAllParallel.py : Batch/parallel wrapper script.
FindSim/FindSim-Exptworksheet.xlsx : Template worksheet with inline help and units, for Microsoft Excel.
FindSim/FindSim-Exptworksheet.ods : Template worksheet with inline help and units, for Libre Office.
FindSim/FindSim-Schema.xml : Schema for tsv files for worksheet.
FindSim/README.md : This file
额外
为findsim生成图形:一个集成神经元数据的框架 以及Nisha A.Viswan,G.V.Harsharani,Melanie I.Stefan的信号模型, Upinder S.Bhalla Front神经信息。2018年6月26日;12:38。内政部: 10.3389/fninf.2018.00038。2018年电子收集。
所有这些都是使用分支release.1.1.0
运行的。请换成
分支来管理这些。
图6:底部
python findsim.py curated/findsim-jain2009_fig4f.tsv——模型模型/synsynth7.g
图7b:
python findsim.py curated/findsim-bhalla1999_fig2b.tsv——模型模型/synsynth7.g
python findsim.py curated/findsim-gu2004_fig3.tsv—模型模型/synsynth7.g
图7c:
python findsim.py curated/findsim-ji2010\u fig1c\u erk\u acute.tsv——模型模型/synsynth7.g
图7d:
python findsim.py curated/findsim-bhalla1999_fig4c.tsv——模型模型/synsynth7.g
其他资源
实验工作表的Web模板可在此处找到 https://www.ncbs.res.in/faculty/bhalla-findsim/worksheet
驼鹿遗址:http://moose.ncbs.res.in。驼鹿文献: http://moose.ncbs.res.in/readthedocs/install/index_install.html
两篇论文被用作模型的初始基础,然后 有关数据,请参阅大量的实验研究:
- Bhalla US.,Iyengar R.生物信号通路网络的紧急特性。科学。1999年1月15日;283(5400):381-7。
- Jain P和Bhalla,美国激活树突状蛋白合成的信号逻辑:一个mtor门,而不是一个反馈开关。公共科学图书馆计算生物。2009年2月;5(2):e1000287。EPUB 2009年2月13日
另外两篇论文被用于一些实验
- 顾杰等。β1,4-n-乙酰氨基葡萄糖转移酶iii下调 表皮生长因子和 整合素通过ras/erk信号通路在pc12细胞中的表达。 糖生物学。2004年2月;14(2):177-86。EPUB 2003年10月23日
- Ji Y等人bdnf浓度的急性和逐渐升高 神经元的独特信号和功能。Nat Neurosci。2010年 3月13日(3):302-9。doi:10.1038/nn.2505。EPUB2010年2月21日。
doqcs数据库,从中派生模型:http://doqcs.ncbs.res.insivakumaran等人。定量细胞信号数据库: 信令网络化学动力学模型的管理与分析。 生物信息学。2003年。19(3):408–415