BioModels Parameters: a treasure trove of parameter values from published systems biology models.
BioModels Parameters: a treasure trove of parameter values from published systems biology models.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btaa560
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发表时间：
2020-11-01
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Malik-Sheriff RS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Glont M;Arankalle C;Tiwari K;Nguyen TVN;Hermjakob H;Malik-Sheriff RS
建立系统生物学模型的主要瓶颈之一是模型参数的识别和估计。从已发表的文献和模型中搜索模型参数是一项必要但费力的任务。我们开发了一个新的服务，biommodels Parameters，以方便从存储在biommodels中的系统生物学标记语言模型中搜索和检索参数值。建模者现在可以直接搜索模型实体（例如蛋白质或药物）来检索描述它的速率方程；相关参数值（如降解率、生产速率、Kcat、Michaelis-Menten常数等）和初始浓度。目前，biommodels Parameters包含来自84,000多个反应和60个不同分类群的条目，并具有交叉引用。得到的速率方程和参数可用于扫描参数范围、模型拟合和模型扩展。因此，生物模型参数将是一个有价值的服务系统生物学建模。数据可通过web接口和API访问。biommodels Parameters可以免费使用，并可在https://www.ebi.ac.uk/biomodels/parameterSearch上公开获取。补充数据可在生物信息学网站获得。
One of the major bottlenecks in building systems biology models is identification and estimation of model parameters for model calibration. Searching for model parameters from published literature and models is an essential, yet laborious task. We have developed a new service, BioModels Parameters, to facilitate search and retrieval of parameter values from the Systems Biology Markup Language models stored in BioModels. Modellers can now directly search for a model entity (e.g. a protein or drug) to retrieve the rate equations describing it; the associated parameter values (e.g. degradation rate, production rate, Kcat, Michaelis–Menten constant, etc.) and the initial concentrations. Currently, BioModels Parameters contains entries from over 84,000 reactions and 60 different taxa with cross-references. The retrieved rate equations and parameters can be used for scanning parameter ranges, model fitting and model extension. Thus, BioModels Parameters will be a valuable service for systems biology modellers. The data are accessible via web interface and API. BioModels Parameters is free to use and is publicly available at https://www.ebi.ac.uk/biomodels/parameterSearch. Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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DOI：
10.1093/bioinformatics/btv341
发表时间：
2015-10-15
期刊：
Bioinformatics (Oxford, England)
影响因子：
--
作者：
Rodriguez N;Thomas A;Watanabe L;Vazirabad IY;Kofia V;Gómez HF;Mittag F;Matthes J;Rudolph J;Wrzodek F;Netz E;Diamantikos A;Eichner J;Keller R;Wrzodek C;Fröhlich S;Lewis NE;Myers CJ;Le Novère N;Palsson BØ;Hucka M;Dräger A
通讯作者：
Dräger A
影响因子：
5.8
作者：
Bornstein, Benjamin J.;Keating, Sarah M.;Hucka, Michael
通讯作者：
Hucka, Michael
影响因子：
5.8
作者：
Hucka, M;Finney, A;Wang, J
通讯作者：
Wang, J
影响因子：
3.5
作者：
Bungay, Sharene D.;Gentry, Patricia A.;Gentry, Rodney D.
通讯作者：
Gentry, Rodney D.
DOI：
10.1046/j.1432-1327.2000.01197.x
发表时间：
2000-03-01
期刊：
EUROPEAN JOURNAL OF BIOCHEMISTRY
影响因子：
--
作者：
Kholodenko, BN
通讯作者：
Kholodenko, BN