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期权Matlab代码-COBRApy:基于约束的代谢网络建模工具包

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简介:
COBRApy是一款用于代谢网络建模的Python工具包,支持基于约束的优化方法。本文提供其在MATLAB环境下的实现方式及应用实例。 COBRApy是一个用于基于约束的建模的Python软件包,在原核生物和真核生物中的代谢网络基因组规模建模领域得到了广泛应用。其设计目标是适应下一代复杂性的模型,并提供对常用方法如通量平衡分析、通量变异性分析以及基因缺失分析等的访问。 我们的目标在于为创建及管理代谢模型,使用流行求解器,利用FVA(Flux Variability Analysis)、FBA(Flux Balance Analysis)、pFBA(Parsimonious Flux Balance Analysis)和MOMA(Minimization Of Metabolic Adjustment)等多种方法分析模型,并检查得出关于基因重要性的结论以及测试敲除结果等提供一个有用且高效的基础设施。 通过重复使用相同的类和设计原则,COBRApy旨在使新方法更容易实现与应用,从而使更多的研究人员能够获取到基于约束的建模功能。我们欢迎有志于构建新的相关Python软件包(比如可视化、菌株设计及数据驱动分析等)的研发人员选择我们的基础设施作为开发的基础。 对于寻求帮助或提出问题的人们来说,请撰写一个明确的问题并提供足够的细节,这将有助于您更快地获得满意的答案。

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客服
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  • Matlab-COBRApy
    优质
    COBRApy是一款用于代谢网络建模的Python工具包,支持基于约束的优化方法。本文提供其在MATLAB环境下的实现方式及应用实例。 COBRApy是一个用于基于约束的建模的Python软件包,在原核生物和真核生物中的代谢网络基因组规模建模领域得到了广泛应用。其设计目标是适应下一代复杂性的模型,并提供对常用方法如通量平衡分析、通量变异性分析以及基因缺失分析等的访问。 我们的目标在于为创建及管理代谢模型,使用流行求解器,利用FVA(Flux Variability Analysis)、FBA(Flux Balance Analysis)、pFBA(Parsimonious Flux Balance Analysis)和MOMA(Minimization Of Metabolic Adjustment)等多种方法分析模型,并检查得出关于基因重要性的结论以及测试敲除结果等提供一个有用且高效的基础设施。 通过重复使用相同的类和设计原则,COBRApy旨在使新方法更容易实现与应用,从而使更多的研究人员能够获取到基于约束的建模功能。我们欢迎有志于构建新的相关Python软件包(比如可视化、菌株设计及数据驱动分析等)的研发人员选择我们的基础设施作为开发的基础。 对于寻求帮助或提出问题的人们来说,请撰写一个明确的问题并提供足够的细节,这将有助于您更快地获得满意的答案。
  • 遗传算法MATLAB重优化(含等式
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    本项目提供了一种利用遗传算法在MATLAB环境中对模型参数进行权重优化的方法,并特别针对包含等式约束的情况进行了详细的实现和说明。 利用遗传算法(GA)进行权重优化的MATLAB代码编写涉及到处理具有等式约束的问题。在实现过程中,需要充分考虑如何有效地应用遗传操作如选择、交叉和变异来满足给定的数学条件,并找到最优解或接近最优解的解决方案。此外,在设计编码方案时也需要特别注意以确保能够准确地表示问题空间内的变量关系及限制条件。
  • MATLAB蒙特卡洛
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    本项目提供了一套基于MATLAB的期权定价模型代码,采用蒙特卡洛方法进行仿真计算。适合金融工程学习和研究使用。 期权蒙特卡洛模拟定价的代码可以用MATLAB编写。这种技术通过随机抽样来估计期权的价格,在金融工程领域广泛应用。撰写这样的代码需要对相关数学模型有深刻的理解,包括但不限于股票价格的随机游走模型以及如何计算路径依赖型或美式期权的价值。 以下是一个简单的步骤概述: 1. 确定模拟的基本参数:如初始股价、波动率、无风险利率和到期时间。 2. 生成大量的股票价格路径。这通常通过使用布朗运动或者几何布朗运动来完成,根据选定的模型计算未来每一步的价格变化。 3. 对于每个可能的结果,确定期权在到期时的价值(例如对于看涨期权来说就是最大值\(S_T-K\)或0)。 4. 计算所有模拟路径下期望回报,并进行贴现以获得当前时间点上的理论价格。 编写代码还需要注意效率问题,特别是在处理大量数据和复杂模型的情况下。此外,在实际应用中还需考虑其他因素比如交易成本、市场流动性等对定价的影响。
  • 优化Matlab
    优质
    本项目提供一系列用于解决无约束优化问题的MATLAB代码,涵盖多种算法如梯度下降、牛顿法及拟牛顿法。适用于科研与工程实践中的数值优化需求。 压缩包里包含关于无约束优化的代码,是用Matlab实现的。
  • C#
    优质
    这段简介可以描述为:“C#网络抓包工具的源代码”提供了一个使用C#语言开发的网络数据包捕获和分析解决方案。此项目旨在帮助开发者理解和调试网络通信,支持Windows平台。 C#网络抓包工具源代码,适用于网络编程,非常实用!
  • C#
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    这段简介描述的是一个基于C#编程语言开发的网络抓包工具的源代码。此工具能够帮助开发者分析和调试应用程序在网络环境中的行为,对于软件开发、测试及网络安全领域具有重要价值。 C#网络抓包工具源代码提供了一种方法来捕获和分析通过计算机传输的数据包。这种工具对于开发人员调试应用程序、安全专家监控网络安全以及研究者进行协议分析非常有用。使用该源码,用户可以自定义功能以满足特定需求或学习目的。
  • 重构与分析箱:利用生物化学及分析COBRA Toolbox v3.0(MATLAB版)
    优质
    COBRA Toolbox v3.0是一款专为MATLAB设计的强大软件工具,它支持基于约束的代谢网络模型构建、模拟和分析,广泛应用于系统生物学研究。 基于约束的重建和分析工具箱是一个MATLAB软件套件,用于对细胞和多细胞生化网络进行定量预测,采用基于约束的建模方法。该工具箱集成了基本与高级建模技术,涵盖模型生成、有偏及无偏驱动分析等。 它被广泛应用于利用基因组规模的生化网络来模拟、分析并预测各种代谢表型。相关研究的手稿可在指定DOI号下获取。
  • MATLAB神经
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    本项目介绍了一套使用MATLAB编写的代码库,专注于实现各种人工神经网络模型。通过简洁高效的编码风格和详尽的例子,帮助用户快速掌握并实践深度学习技术。 提供的MATLAB代码实现了改进的人工神经网络算法,在基础的ANN算法基础上提升了计算速度。欢迎有需要者下载使用。
  • 型预测控制合成-Matlab离散控制
    优质
    本项目提供了一种基于约束条件下的模型预测控制(MPC)算法的Matlab实现,适用于离散时间系统的最优控制设计与仿真。 离散控制Matlab代码约束模型预测控制综合是一种尝试实现论文Lu, J., D.Li 和 Y.Xi (2013) 中提出的思想的实践。“不确定的离散时间马尔可夫跳跃线性系统的约束模型预测控制综合。”IET 控制理论与应用 7(5): 707-719。提供了可以单独使用或结合使用的Matlab代码。假设所有必需的软件包都已安装在MATLAB环境中。如果不是,则必须安装它们,并且需要取消主脚本中的几行注释并进行相应的更改。 MATLAB m文件主要由一个主脚本组成,该脚本是“Example_Constrained”。只需在提示符后输入名称,脚本将负责运行本段落中给出的示例。请确保在调用之前为yalmip、sedumi或mosek设置路径。您可以在脚本中找到以下几行: ``` addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/yalmip)) addpath(genpath(~/Documents/MATLAB/cvx/sedumi)) ```