机器维护的模型与分析自动化生态系统
项目描述
EMMAA
EMMAA是机器维护的模型与分析自动化的生态系统。用户与EMMAA交互的主要方式是通过EMMAA仪表板，可以通过这里访问。
文档
有关EMMA的详细文档，请访问http://emmaa.readthedocs.io。该文档包含三个主要部分
- EMMAA架构和方法的概述
- EMMAA仪表板的简介
- 所有EMMAA代码库的模块级文档，直接链接到Github上的源代码
概念
EMMAA背后的主要思想是创建一套使用自动化机器阅读、知识组装和模型生成保持更新的计算模型。每个模型从一个通过一组已知机制连接的相关概念的前网络开始。然后通过每天阅读文献或其他信息来源，确定新信息与现有模型的关系，并使用新信息更新模型。
模型还适用于自动化分析，其中每个模型范围内的相关查询可以自动映射到模型的结构和动态分析程序。这允许识别和报告模型的变化，这些变化会导致分析结果的有意义变化。
应用
EMMAA的主要应用领域是癌症的分子生物学，然而，它也可以应用于INDRA系统和INDRA集成阅读系统可以处理的其它领域。
安装
用户主要通过仪表板与EMMAA交互，无需安装任何依赖项。
要本地设置对EMMAA功能的编程访问，请执行以下操作：
git clone https://github.com/indralab/emmaa.git
cd emmaa
pip install git+https://github.com/sorgerlab/indra.git
pip install git+https://github.com/indralab/indra_db.git
pip install -e .
EMMAA的Docker版本可在https://hub.docker.com/r/labsyspharm/emmaa获取，使用方法如下：
docker pull labsyspharm/emmaa
资金
EMMAA的开发得到了DARPA自动化科学知识提取（ASKE）计划的支持，该计划在奖项HR00111990009下进行。
下载文件
下载适合您平台的文件。如果您不确定选择哪个，请了解有关安装包的更多信息。
源分发
emmaa-1.17.0.tar.gz (127.2 kB 查看哈希值)
构建分发
emmaa-1.17.0-py3-none-any.whl (156.2 kB 查看哈希值)