Simulation dynamique de benchmarks de réseaux de régulation géniques pour l'entraînement d'algorithmes d'inférence.
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.
- Python 3.6+
pip
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Clonez le dépôt :
git clone https://github.com/castlechild/GRNSimulation cd GRNSimulation
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Installez les dépendances :
pip install -r requirements.txt
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Installez le package :
pip install .
Vous pouvez exécuter une simulation en utilisant le notebook d'exemple exemple.ipynb
:
code exemple.ipynb