cameo
0.13.6
Cameo 는 대사 공학 프로젝트의 균주 설계 프로세스를 지원하기 위해 개발된 고급 Python 라이브러리입니다. 이 라이브러리는 새로운 설계 알고리즘과 맞춤형 분석 워크플로우를 개발하려는 개발자를 대상으로 하는 시뮬레이션 및 변형 설계 방법의 모듈식 프레임워크를 제공합니다. 또한 유망한 변형 설계를 계산하려는 사용자에게 높은 수준의 API를 제공합니다.
궁금한? try.cameo.bio로 가서 한번 사용해 보세요.
과학 출판물에 카메오를 사용한 경우 https://doi.org/10.1021/acssynbio.7b00423을 인용해 주세요.
pip를 사용하여 PyPI에서 카메오를 설치하세요.
$ pip 설치 카메오
GitHub 또는 자체 포크에서 소스 코드를 다운로드하거나 복제한 경우 다음을 실행하여 개발용 카메오를 설치할 수 있습니다.
$ pip install -e <path-to-cameo-repo> # 권장
가상 환경을 사용하지 않는 경우(예: sudo 사용) 관리 권한으로 이러한 명령을 실행해야 할 수도 있습니다. 자세한 내용은 설명서를 확인하세요.
문서는 cameo.bio에서 확인할 수 있습니다. 수많은 Jupyter 노트북은 예제와 튜토리얼을 제공하고 문서의 일부도 구성합니다. 또한 (try.cameo.bio)에서 실행 가능한 형태로 제공됩니다. 또한, 2일 간의 셀 공장 엔지니어링 과정을 위한 교육 자료도 여기에서 제공됩니다.
상위 수준 인터페이스를 사용하여 여러 숙주 유기체에서 원하는 제품에 대한 변형 엔지니어링 전략을 계산합니다(런타임은 몇 시간 정도입니다).
cameo.api에서 디자인 가져오기 design(product='L-세린')
산출
고급 API는 명령줄에서도 호출할 수 있습니다.
$ 카메오 디자인 바닐린
자세한 내용을 보려면 다음을 실행하세요.
$ 카메오 --도움말
진화 계산을 사용하여 유전자 녹아웃 표적을 찾습니다.
카메오 수입모델 출신
cameo.strain_design.heuristic import GeneKnockoutOptimization에서
cameo.strain_design.heuristic.objective_functions에서 biomass_product_커플링_yield 가져오기
모델 = models.bigg.e_coli_core
obj = 바이오매스_제품_결합_수율(
모델.반응.바이오매스_Ecoli_core_w_GAM,
모델.반응.EX_succ_e,
모델.반응.EX_glc_e)
ko = GeneKnockoutOptimization(모델=모델, 목표_함수=obj)
ko.run(max_evaluations=50000, n=1, mutation_rate=0.15, indel_rate=0.185)
산출
원하는 화학물질에 대한 이종 경로를 예측합니다.
cameo.strain_design에서 import path_prediction 예측자 = pathway_prediction.PathwayPredictor(모델) 경로 = Predictor.run(product="바닐린")
산출
... 정말 환영합니다! 기여 방법에 대한 지침은 지침을 읽어보시기 바랍니다.
