• 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

使用Python与Simmune进行空间分辨建模。

Using Python for Spatially Resolved Modeling with Simmune.

作者信息

Angermann Bastian R, Meier-Schellersheim Martin

机构信息

Computational Biology Section, Laboratory of Systems Biology, National Institute of Allergy and Infectious Diseases, National Institutes of Health, Bethesda, MD, USA.

出版信息

Methods Mol Biol. 2019;1945:161-177. doi: 10.1007/978-1-4939-9102-0_7.

DOI:10.1007/978-1-4939-9102-0_7
PMID:30945246
Abstract

Mechanistic models are an important tool to gain insights about the quantitative behavior of cell-biological signal transduction networks. Here we show how Simmune can be used in conjunction with IPython to create repeatable, self-contained analyses of signal transduction processes in spatially inhomogeneous environments.

摘要

机理模型是深入了解细胞生物学信号转导网络定量行为的重要工具。在此,我们展示了如何将Simmune与IPython结合使用,以对空间非均匀环境中的信号转导过程进行可重复的、独立的分析。

相似文献

1
Using Python for Spatially Resolved Modeling with Simmune.使用Python与Simmune进行空间分辨建模。
Methods Mol Biol. 2019;1945:161-177. doi: 10.1007/978-1-4939-9102-0_7.
2
Computational modeling of signaling networks for eukaryotic chemosensing.真核生物化学传感信号网络的计算建模
Methods Mol Biol. 2009;571:507-26. doi: 10.1007/978-1-60761-198-1_33.
3
PyBEL: a computational framework for Biological Expression Language.PyBEL:一种用于生物表达语言的计算框架。
Bioinformatics. 2018 Feb 15;34(4):703-704. doi: 10.1093/bioinformatics/btx660.
4
SciPy 1.0: fundamental algorithms for scientific computing in Python.SciPy 1.0:Python 中的科学计算基础算法。
Nat Methods. 2020 Mar;17(3):261-272. doi: 10.1038/s41592-019-0686-2. Epub 2020 Feb 3.
5
Recipes for Analysis of Molecular Networks Using the Data2Dynamics Modeling Environment.使用Data2Dynamics建模环境进行分子网络分析的方法
Methods Mol Biol. 2019;1945:341-362. doi: 10.1007/978-1-4939-9102-0_16.
6
MCell4 with BioNetGen: A Monte Carlo simulator of rule-based reaction-diffusion systems with Python interface.MCell4 与 BioNetGen:具有 Python 接口的基于规则的反应扩散系统的蒙特卡罗模拟器。
PLoS Comput Biol. 2024 Apr 24;20(4):e1011800. doi: 10.1371/journal.pcbi.1011800. eCollection 2024 Apr.
7
Biological Dynamics Markup Language (BDML): an open format for representing quantitative biological dynamics data.生物动力学标记语言(BDML):一种用于表示定量生物动力学数据的开放格式。
Bioinformatics. 2015 Apr 1;31(7):1044-52. doi: 10.1093/bioinformatics/btu767. Epub 2014 Nov 19.
8
Modeling languages for biochemical network simulation: reaction vs equation based approaches.生化网络模拟的建模语言:反应式与基于方程的方法。
Adv Biochem Eng Biotechnol. 2010;121:109-38. doi: 10.1007/10_2009_64.
9
An Introduction to Programming for Bioscientists: A Python-Based Primer.生物科学家编程入门:基于Python的基础教程。
PLoS Comput Biol. 2016 Jun 7;12(6):e1004867. doi: 10.1371/journal.pcbi.1004867. eCollection 2016 Jun.
10
BioNetGen: software for rule-based modeling of signal transduction based on the interactions of molecular domains.BioNetGen:基于分子结构域相互作用的信号转导规则建模软件。
Bioinformatics. 2004 Nov 22;20(17):3289-91. doi: 10.1093/bioinformatics/bth378. Epub 2004 Jun 24.

引用本文的文献

1
A roadmap for translational cancer glycoimmunology at single cell resolution.单细胞分辨率下的转化癌症糖免疫路线图。
J Exp Clin Cancer Res. 2022 Apr 15;41(1):143. doi: 10.1186/s13046-022-02335-z.
2
Modeling Radioimmune Response-Current Status and Perspectives.放射免疫反应建模——现状与展望
Front Oncol. 2021 Mar 16;11:647272. doi: 10.3389/fonc.2021.647272. eCollection 2021.