• 文献检索
  • 文档翻译
  • 深度研究
  • 学术资讯
  • Suppr Zotero 插件Zotero 插件
  • 邀请有礼
  • 套餐&价格
  • 历史记录
应用&插件
Suppr Zotero 插件Zotero 插件浏览器插件Mac 客户端Windows 客户端微信小程序
定价
高级版会员购买积分包购买API积分包
服务
文献检索文档翻译深度研究API 文档MCP 服务
关于我们
关于 Suppr公司介绍联系我们用户协议隐私条款
关注我们

Suppr 超能文献

核心技术专利:CN118964589B侵权必究
粤ICP备2023148730 号-1Suppr @ 2026

文献检索

告别复杂PubMed语法,用中文像聊天一样搜索,搜遍4000万医学文献。AI智能推荐,让科研检索更轻松。

立即免费搜索

文件翻译

保留排版,准确专业,支持PDF/Word/PPT等文件格式,支持 12+语言互译。

免费翻译文档

深度研究

AI帮你快速写综述,25分钟生成高质量综述,智能提取关键信息,辅助科研写作。

立即免费体验

Caspo:用于对逻辑信号网络家族响应进行自动推理的工具箱。

caspo: a toolbox for automated reasoning on the response of logical signaling networks families.

作者信息

Videla Santiago, Saez-Rodriguez Julio, Guziolowski Carito, Siegel Anne

机构信息

LBSI, Fundación Instituto Leloir (IIBBA-CONICET), Buenos Aires, C1405BWE, Argentina.

RWTH Aachen University, Faculty of Medicine, Joint Research Centre for Computational Biomedicine, Aachen D-52074, Germany.

出版信息

Bioinformatics. 2017 Mar 15;33(6):947-950. doi: 10.1093/bioinformatics/btw738.

DOI:10.1093/bioinformatics/btw738
PMID:28065903
原文链接:https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC5351548/
Abstract

SUMMARY

We introduce the caspo toolbox, a python package implementing a workflow for reasoning on logical networks families. Our software allows researchers to (i) a family of logical networks derived from a given topology and explaining the experimental response to various perturbations; (ii) all logical networks in a given family by their input-output behaviors; (iii) the response of the system to every possible perturbation based on the ensemble of predictions; (iv) new experimental perturbations to discriminate among a family of logical networks; and (v) a family of logical networks by finding all interventions strategies forcing a set of targets into a desired steady state.

AVAILABILITY AND IMPLEMENTATION

caspo is open-source software distributed under the GPLv3 license. Source code is publicly hosted at http://github.com/bioasp/caspo .

CONTACT

anne.siegel@irisa.fr.

摘要

摘要

我们介绍了caspo工具箱,这是一个用Python实现的用于对逻辑网络族进行推理的工作流程的软件包。我们的软件允许研究人员:(i) 从给定拓扑结构派生并解释对各种扰动的实验响应的逻辑网络族;(ii) 根据输入输出行为对给定族中的所有逻辑网络进行分类;(iii) 根据预测集合确定系统对每种可能扰动的响应;(iv) 设计新的实验扰动以区分逻辑网络族;以及(v) 通过找到将一组目标强制进入所需稳态的所有干预策略来优化逻辑网络族。

可用性和实现方式

caspo是根据GPLv3许可分发的开源软件。源代码公开托管在http://github.com/bioasp/caspo 。

联系方式

anne.siegel@irisa.fr 。

https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/19c1/5351548/ba2bad839f57/btw738f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/19c1/5351548/ba2bad839f57/btw738f1.jpg
https://cdn.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/blobs/19c1/5351548/ba2bad839f57/btw738f1.jpg

相似文献

1
caspo: a toolbox for automated reasoning on the response of logical signaling networks families.Caspo:用于对逻辑信号网络家族响应进行自动推理的工具箱。
Bioinformatics. 2017 Mar 15;33(6):947-950. doi: 10.1093/bioinformatics/btw738.
2
Exhaustively characterizing feasible logic models of a signaling network using Answer Set Programming.使用 Answer Set Programming 对信号网络的可行逻辑模型进行详尽描述。
Bioinformatics. 2013 Sep 15;29(18):2320-6. doi: 10.1093/bioinformatics/btt393. Epub 2013 Jul 12.
3
CRA toolbox: software package for conditional robustness analysis of cancer systems biology models in MATLAB.CRA 工具包:用于在 MATLAB 中对癌症系统生物学模型进行条件稳健性分析的软件包。
BMC Bioinformatics. 2019 Jul 9;20(1):385. doi: 10.1186/s12859-019-2933-z.
4
FALCON: a toolbox for the fast contextualization of logical networks.FASTCONTEXT:用于逻辑网络快速语境化的工具箱。
Bioinformatics. 2017 Nov 1;33(21):3431-3436. doi: 10.1093/bioinformatics/btx380.
5
EpiLog: A software for the logical modelling of epithelial dynamics.EpiLog:一种用于上皮动力学逻辑建模的软件。
F1000Res. 2018 Jul 27;7:1145. doi: 10.12688/f1000research.15613.2. eCollection 2018.
6
Automated inference of Boolean models from molecular interaction maps using CaSQ.使用 CaSQ 从分子相互作用图自动推断布尔模型。
Bioinformatics. 2020 Aug 15;36(16):4473-4482. doi: 10.1093/bioinformatics/btaa484.
7
Quantitative prediction of cellular metabolism with constraint-based models: the COBRA Toolbox.基于约束模型的细胞代谢定量预测:COBRA工具箱
Nat Protoc. 2007;2(3):727-38. doi: 10.1038/nprot.2007.99.
8
FlexFlux: combining metabolic flux and regulatory network analyses.FlexFlux:代谢通量与调控网络分析相结合
BMC Syst Biol. 2015 Dec 15;9:93. doi: 10.1186/s12918-015-0238-z.
9
Advanced Boolean modeling of biological networks applied to systems pharmacology.高级布尔网络建模在系统药理学中的应用。
Bioinformatics. 2017 Apr 1;33(7):1040-1048. doi: 10.1093/bioinformatics/btw747.
10
Biological Network Inference and analysis using SEBINI and CABIN.使用SEBINI和CABIN进行生物网络推断与分析。
Methods Mol Biol. 2009;541:551-76. doi: 10.1007/978-1-59745-243-4_24.

引用本文的文献

1
Deep exploration of logical models of cell differentiation in human preimplantation embryos.对人类植入前胚胎细胞分化逻辑模型的深入探索。
NPJ Syst Biol Appl. 2025 May 27;11(1):57. doi: 10.1038/s41540-025-00537-7.
2
LM-Merger: A workflow for merging logical models with an application to gene regulation.LM合并器:一种用于合并逻辑模型并应用于基因调控的工作流程。
bioRxiv. 2024 Dec 17:2024.09.13.612961. doi: 10.1101/2024.09.13.612961.
3
Boolean modelling as a logic-based dynamic approach in systems medicine.布尔建模作为系统医学中基于逻辑的动态方法。

本文引用的文献

1
Boolean network identification from perturbation time series data combining dynamics abstraction and logic programming.结合动力学抽象和逻辑编程从扰动时间序列数据中识别布尔网络
Biosystems. 2016 Nov;149:139-153. doi: 10.1016/j.biosystems.2016.07.009. Epub 2016 Jul 30.
2
Logical Modeling and Dynamical Analysis of Cellular Networks.细胞网络的逻辑建模与动力学分析
Front Genet. 2016 May 31;7:94. doi: 10.3389/fgene.2016.00094. eCollection 2016.
3
Designing Experiments to Discriminate Families of Logic Models.设计实验以区分逻辑模型族。
Comput Struct Biotechnol J. 2022 Jun 17;20:3161-3172. doi: 10.1016/j.csbj.2022.06.035. eCollection 2022.
4
Evaluating Uncertainty in Signaling Networks Using Logical Modeling.使用逻辑建模评估信号网络中的不确定性
Front Physiol. 2018 Oct 9;9:1335. doi: 10.3389/fphys.2018.01335. eCollection 2018.
5
Discriminate the response of Acute Myeloid Leukemia patients to treatment by using proteomics data and Answer Set Programming.利用蛋白质组学数据和 Answer Set 编程来区分急性髓系白血病患者对治疗的反应。
BMC Bioinformatics. 2018 Mar 8;19(Suppl 2):59. doi: 10.1186/s12859-018-2034-4.
Front Bioeng Biotechnol. 2015 Sep 4;3:131. doi: 10.3389/fbioe.2015.00131. eCollection 2015.
4
Exhaustively characterizing feasible logic models of a signaling network using Answer Set Programming.使用 Answer Set Programming 对信号网络的可行逻辑模型进行详尽描述。
Bioinformatics. 2013 Sep 15;29(18):2320-6. doi: 10.1093/bioinformatics/btt393. Epub 2013 Jul 12.
5
Boolean modeling in systems biology: an overview of methodology and applications.系统生物学中的布尔建模:方法学和应用概述。
Phys Biol. 2012 Oct;9(5):055001. doi: 10.1088/1478-3975/9/5/055001. Epub 2012 Sep 25.
6
Integrating literature-constrained and data-driven inference of signalling networks.整合文献约束和数据驱动的信号网络推断。
Bioinformatics. 2012 Sep 15;28(18):2311-7. doi: 10.1093/bioinformatics/bts363. Epub 2012 Jun 25.
7
Construction of large signaling pathways using an adaptive perturbation approach with phosphoproteomic data.利用磷酸化蛋白质组学数据通过自适应扰动方法构建大型信号通路。
Mol Biosyst. 2012 Apr;8(5):1571-84. doi: 10.1039/c2mb05482e. Epub 2012 Mar 23.
8
Crowdsourcing network inference: the DREAM predictive signaling network challenge.众包网络推断:DREAM 预测信号网络挑战。
Sci Signal. 2011 Aug 30;4(189):mr7. doi: 10.1126/scisignal.2002212.
9
Discrete logic modelling as a means to link protein signalling networks with functional analysis of mammalian signal transduction.离散逻辑建模作为将蛋白质信号网络与哺乳动物信号转导的功能分析联系起来的一种手段。
Mol Syst Biol. 2009;5:331. doi: 10.1038/msb.2009.87. Epub 2009 Dec 1.