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TLAlex/GRNSimulation

 
 

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GRN synthetic data simulation

Simulation dynamique de benchmarks de réseaux de régulation géniques pour l'entraînement d'algorithmes d'inférence.

Table des Matières

Introduction

Ce projet permet de simuler dynamiquement des réseaux de régulation géniques (GRN) en utilisant des équations différentielles ordinaires (ODEs) et de générer des benchmarks pour l'entraînement et l'évaluation d'algorithmes d'inférence. Le projet supporte trois types d'ODEs : loi Action de Masse, la loi de Hill et une loi indirecte hybrides des deux premières.

Installation

Prérequis

  • Python 3.6+
  • pip

Étapes d'installation

  1. Clonez le dépôt :

    git clone https://github.com/castlechild/GRNSimulation
    cd GRNSimulation
  2. Installez les dépendances :

    pip install -r requirements.txt
  3. Installez le package :

    pip install .

Utilisation

Exécution d'une simulation

Vous pouvez exécuter une simulation en utilisant le notebook d'exemple exemple.ipynb :

code exemple.ipynb

About

No description, website, or topics provided.

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Languages

  • Jupyter Notebook 97.3%
  • Python 2.7%