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SBML-PET: A systems biology markup language-based parameter estimation tool

机译:SBML-PET:一种基于系统生物学标记语言的参数估计工具

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摘要

The estimation of model parameters from experimental data remains a bottleneck for a major breakthrough in systems biology. We present a Systems Biology Markup Language (SBML) based Parameter Estimation Tool (SBML-PET). The tool is designed to enable parameter estimation for biological models including signaling pathways, gene regulation networks and metabolic pathways. SBML-PET supports import and export of the models in the SBML format. It can estimate the parameters by fitting a variety of experimental data from different experimental conditions. SBML-PET has a unique feature of supporting event definition in the SMBL model. SBML models can also be simulated in SBML-PET. Stochastic Ranking Evolution Strategy (SRES) is incorporated in SBML-PET for parameter estimation jobs. A classic ODE Solver called ODEPACK is used to solve the Ordinary Differential Equation (ODE) system.
机译:从实验数据估计模型参数仍然是系统生物学重大突破的瓶颈。我们提出了一种基于系统生物学标记语言(SBML)的参数估计工具(SBML-PET)。该工具旨在对包括信号传导途径,基因调控网络和代谢途径在内的生物学模型进行参数估计。 SBML-PET支持以SBML格式导入和导出模型。它可以通过拟合来自不同实验条件的各种实验数据来估计参数。 SBML-PET具有支持SMBL模型中事件定义的独特功能。 SBML模型也可以在SBML-PET中进行模拟。 SBML-PET中包含了随机排名演变策略(SRES),用于参数估计作业。经典的ODE解算器称为ODEPACK,用于求解常微分方程(ODE)系统。

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