文件名称：Medusa:代谢网络重建合奏分析
文件大小：17.52MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-05-22 13:45:10
Python
美杜莎-代谢网络重建合奏分析 Medusa是用于基于约束的合奏重建和分析（COBRA）的工具。 它通过将大多数单模型功能扩展到有效的整体规模分析而建立在COBRApy软件包（ ）的基础上。 此外，美杜莎（Medusa）为合奏分析提供了新颖的功能。 Medusa是开放式开发的，我们欢迎您以反馈，要求，想法和代码的形式做出贡献。 如果您对我们尚未实现的功能感兴趣，请打开问题与我们联系。 安装 使用pip从PyPI安装medusa（注意：我们仅支持Python 3；使用Python 2后果自负）： pip install medusa-cobra 入门 可使用以下命令在Python中加载Medusa： import medusa 在readthedocs文档中查看教程，示例和API参考： ://medusa.readthedocs.io/en/latest/ 如何引用美杜莎 使用me
【文件预览】：
Medusa-development
----.gitignore(194B)
----setup.cfg(40B)
----README.rst(3KB)
----docs()
--------assess_ROC.ipynb(850B)
--------faq.ipynb(677B)
--------make.bat(787B)
--------conf.py(6KB)
--------post_FBA_curation.svg(37KB)
--------index.rst(2KB)
--------simulating.ipynb(35KB)
--------install.ipynb(2KB)
--------parallel_fba.ipynb(18KB)
--------io.ipynb(3KB)
--------pre_FBA_curation.svg(30KB)
--------why.ipynb(2KB)
--------post_FBA_curation.png(12KB)
--------creating_ensemble.ipynb(32KB)
--------medusa_structure.png(173KB)
--------requirements.txt(2KB)
--------medusa_objects.ipynb(245KB)
--------_static()
--------benchmark_iter_gapfill.svg(23KB)
--------benchmark_iterative_gapfill.ipynb(75KB)
--------machine_learning.ipynb(39KB)
--------Makefile(580B)
--------stats_compare.ipynb(25KB)
--------.readthedocs.yml(72B)
--------parallel_fba.svg(31KB)
--------benchmark_mem_cpu.ipynb(12KB)
----medusa()
--------test()
--------__init__.py(23B)
--------reconstruct()
--------flux_analysis()
--------core()
--------quality()
----medusa_cobra.egg-info()
--------dependency_links.txt(1B)
--------PKG-INFO(805B)
--------SOURCES.txt(1KB)
--------top_level.txt(7B)
--------requires.txt(14B)
----requirements.txt(1KB)
----LICENSE.txt(1KB)
----setup.py(1KB)
----.travis.yml(177B)
----CONTRIBUTION_GUIDE.rst(2KB)