PuSH - Publikationsserver des Helmholtz Zentrums München

Fröhlich, F.* ; Weindl, D. ; Schälte, Y. ; Pathirana, D.* ; Paszkowski, L.* ; Lines, G.T.* ; Stapor, P. ; Hasenauer, J.

AMICI: High-performance sensitivity analysis for large ordinary differential equation models.

Bioinformatics 37, 3676-3677 (2021)
Verlagsversion Forschungsdaten DOI PMC
Open Access Hybrid
Creative Commons Lizenzvertrag
SUMMARY: Ordinary differential equation models facilitate the understanding of cellular signal transduction and other biological processes. However, for large and comprehensive models, the computational cost of simulating or calibrating can be limiting. AMICI is a modular toolbox implemented in C ++/Python/MATLAB that provides efficient simulation and sensitivity analysis routines tailored for scalable, gradient-based parameter estimation and uncertainty quantification. AVAILABILITY: AMICI is published under the permissive BSD-3-Clause license with source code publicly available on https://github.com/AMICI-dev/AMICI. Citeable releases are archived on Zenodo. SUPPLEMENTARY INFORMATION: Supplementary data are available at Bioinformatics online.
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Publikationstyp Artikel: Journalartikel
Dokumenttyp Wissenschaftlicher Artikel
Sprache englisch
Veröffentlichungsjahr 2021
HGF-Berichtsjahr 2021
e-ISSN 1367-4811
Zeitschrift Bioinformatics
Quellenangaben Band: 37, Heft: 20, Seiten: 3676-3677 Artikelnummer: , Supplement: ,
Verlag Oxford University Press
Verlagsort Oxford
Begutachtungsstatus Peer reviewed
POF Topic(s) 30205 - Bioengineering and Digital Health
Forschungsfeld(er) Enabling and Novel Technologies
PSP-Element(e) G-553800-001
Förderungen Federal Ministry of Economic Affairs and Energy
National Institute of Health
Human Frontier Science Program
German Research Foundation
Federal Ministry of Education and Research of Germany
European Union
PubMed ID 33821950
Erfassungsdatum 2021-05-25