cameo

Cameo — Engenharia e Otimização Metabólica Assistida por Computador

O que é camafeu?

Cameo é uma biblioteca python de alto nível desenvolvida para auxiliar no processo de design de cepas em projetos de engenharia metabólica. A biblioteca fornece uma estrutura modular de métodos de simulação e projeto de deformação voltada para desenvolvedores que desejam desenvolver novos algoritmos de projeto e fluxos de trabalho de análise personalizados. Além disso, ele expõe uma API de alto nível para usuários que desejam apenas calcular projetos de deformação promissores.

Curioso? Acesse try.cameo.bio e experimente.

Por favor, cite https://doi.org/10.1021/acssynbio.7b00423 se você usou cameo em uma publicação científica.

Instalação

Use pip para instalar o cameo do PyPI.

 $ pip instalar camafeu

Caso você tenha baixado ou clonado o código-fonte do GitHub ou de seu próprio fork, você pode executar o seguinte para instalar o cameo para desenvolvimento.

 $ pip install -e <caminho para cameo-repo> # recomendado

Talvez seja necessário executar esses comandos com privilégios administrativos se não estiver usando um ambiente virtual (usando sudo , por exemplo). Por favor, verifique a documentação para mais detalhes.

Documentação e exemplos

A documentação está disponível em cameo.bio. Vários notebooks Jupyter fornecem exemplos e tutoriais e também fazem parte da documentação. Eles também estão disponíveis em formato executável em (try.cameo.bio). Além disso, os materiais do curso de engenharia de fábrica de células de dois dias estão disponíveis aqui.

API de alto nível (para usuários)

Calcule estratégias de engenharia de deformação para um produto desejado em vários organismos hospedeiros usando a interface de alto nível (o tempo de execução é da ordem de horas).

 do design de importação cameo.api
design(produto='L-Serina')

Saída

A API de alto nível também pode ser chamada na linha de comando.

 $ cameo design vanilina

Para mais informações corra

 $ camafeu --ajuda

API de baixo nível (para desenvolvedores)

Encontre alvos de nocaute genético usando computação evolutiva.

 de modelos de importação de camafeu
de cameo.strain_design.heuristic importar GeneKnockoutOptimization
de cameo.strain_design.heuristic.objective_functions importar biomass_product_coupled_yield

modelo = modelos.bigg.e_coli_core
obj = biomassa_produto_acoplado_rendimento(
    modelo.reações.Biomassa_Ecoli_core_w_GAM,
    modelo.reactions.EX_succ_e,
    modelo.reações.EX_glc_e)
ko = GeneKnockoutOptimization(model=modelo, object_function=obj)
ko.run(max_evaluations=50000, n=1, mutação_rate=0,15, indel_rate=0,185)

Saída

Preveja caminhos heterólogos para um produto químico desejado.

 de cameo.strain_design importar path_prediction
preditor = path_prediction.PathwayPredictor(modelo)
caminhos = preditor.run(produto="vanilina")

Saída

Contribuições

... sejam muito bem-vindos! Por favor, leia as diretrizes para obter instruções sobre como contribuir.