Systembiologie Workbench. frei, Open Source und einfache Rahmenbedingungen für Anwendungszeile
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Systembiologie Workbench. Ranking & Zusammenfassung

Systembiologie Workbench. Stichworte

APP. Kommunikationsrahmen. Kommunikation kommunizieren Anwendungskommunikation. Inter-Kommunikations-App

Systembiologie Workbench. Beschreibung

Kostenloser, offener Quelle und einfacher Rahmen für die Anwendungskommunikation Systems Biology Workbench (SBW), ist ein Software-Framework, mit dem heterogene Anwendungskomponenten in verschiedenen Programmiersprachen geschrieben und auf verschiedenen Plattformen ausgeführt werden können, um die Funktionen der anderen Plattformen zu kommunizieren und die Funktionen der jeweils anderen über ein schnelles binäres codiertes Meldungssystem zu kommunizieren und zu verwenden. Das Ziel von Systems Biology Workbench ist es, eine einfache, leistungsstarke Software-Infrastruktur für Open-Source-Software zu erstellen, die einfach umzusetzen und zu verstehen ist. SBW ermöglicht Anwendungen (möglicherweise auf separaten, verteilten Computer), um über ein einfaches Netzwerkprotokoll zu kommunizieren. Die Schnittstellen zum System sind in clientseitigen Bibliotheken gekapselt, die wir für verschiedene Programmiersprachen angeben.SBW besteht aus zwei Komponenten, einem Broker, einem Broker für Routing-Nachrichten und Module, die Nachrichten senden und empfangen. Alle Verbindungen zwischen Modulen und einem Broker erfolgen über Standard-TCP / IP-Sockel. Alle Nachrichten werden in einem Binärformat für maximale Leistung übertragen. Wenn eine Meldung zwischen zwei verschiedenen Computern gesendet werden muss, werden Nachrichten an den Broker an dem Broker auf dem Remote-Computer gesendet, dadurch wird diese wiederum die Meldung an das richtige Remote-Modul weiterleiten. Modulen Kann in einer Vielzahl von Sprachen verfasst sein, einschließlich C / C, Java, Perl, Python, Delphi und Matlab.note: SBW wird unter der BSD-Lizenz veröffentlicht. Was ist neu in dieser Version: Erhaltungsanalyse: · Umschreiben Sie das Instrument der Erhaltung des Erhaltungsanalyses, ergibt bessere Leistung und Zuverlässigkeit CLAPACK-MODUL: · CLAPACK-Modul für bessere Leistung und Zuverlässigkeit neu schreiben C # Inspector: · Erlauben Sie komplexe Arrays, komplexe Nummern mit dem Format anzugeben: '' ('' + '') ' · Verbesserungen mit Ausnahme-Routing und Optimierung der UI Structanalysis ui: · Kleinere Korrekturen für den Umgang mit ungültiger SBML Jarnac: · Behandlungsabwicklung der Zahlen · Laden von SBML direkt in den Editor mit der automatischen Übersetzung in JARNAC. · Slice (Matrix, LowerIndex, UpperIndex) -Funktion hinzugefügt, um die Verwendung von Reihen aus einer Matrix installiert zu werden. · Fügfunktionsleine (M, Loudime, Obertime) -Funktion hinzugefügt, um die neuen stochastischen Simulationsfunktionen zu unterstützen, und ermöglicht dem Benutzer, Daten von einer stochastischen Simulation zwischen zwei Zeitpunkten zu extrahieren. Die Daten sollten von einem der GILLXXX-Simulationsanrufe generiert werden. Die Funktion nimmt an, dass die erste Spalte der Daten die Zeitvariable ist. · Eine Reihe neuer Funktionen hinzugefügt, um das GillDM-Modul in SBW aufzurufen. Dies erlaubt es · Zugriff auf einen Muss-schneller und vollständig getesteter stochastischer Simulator, neue Methoden umfassen: GILLLOADSBML (SBMLSTR): zB GILLLOADSBML (SBMLSTR) Gillsimulate (Startzeit, Endzeit, Periodseite): Setzen Sie den Zeitraum ein, um alle Daten GillsimulateGrid zu erhalten (Startzeit, Endtime. Gridsize) GillSimulatemeanonrid (startzeit, endtime, gridsize, popularfise): simuliert eine Bevölkerung von Läufen auf einem Raster und gibt die mittlere Flugbahn zurück. Gillsimulatemeanandsdongrid (startzeit, endtime, gridsize, popularfise): wie vorher, es sei denn, es gibt auch die Standardabweichung im Laufe der Zeit für jede Art zurück. Setseed (Seed): Stellen Sie die Zufallszahlen-Samen ein, erlaubt es, dass Läufe genau wiederholt werden. (Samen sollte ein ganzzahliger Wert sein). · Fehler beim Zugriff auf das SBW-Menü behoben. · PDF-Funktion hinzugefügt. Dadurch wird die Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion für den in der Funktion gelieferten Daten für den in der Funktion gelieferten Daten berechnet. · Graphhist hinzugefügt (M) Dies ist derselbe wie Graph, sondern punkte stattdessen ein Histogramm anstelle eines Liniengraphen.

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