Meneco

安装

需要 Python >= 3.7

所需包（从包版本2.0开始）

• Clyngor 或 Clyngor_with_clingo 包含求解器

您可以通过运行以下命令安装Meneco

python setup.py install

当使用Python时，您始终应该使用虚拟环境（virtualenv，virtualenv wrapper）

控制台使用

典型用法是

meneco -d draftnetwork.sbml -s seeds.sbml -t targets.sbml -r repairnetwork.sbml

要获取更多选项，您可以按照以下方式请求帮助

usage: meneco [-h] -d DRAFTNET -s SEEDS -t TARGETS [-r REPAIRNET]
                   [--enumerate] [--json]

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  -d DRAFTNET, --draftnet DRAFTNET
                        metabolic network in SBML format
  -s SEEDS, --seeds SEEDS
                        seeds in SBML format
  -t TARGETS, --targets TARGETS
                        targets in SBML format
  -r REPAIRNET, --repairnet REPAIRNET
                        perform network completion using REPAIRNET a metabolic
                        network in SBML format
  --enumerate           enumerate all minimal completions
  --json                produce JSON output

从Python脚本调用Meneco

您可以通过调用带有文件路径作为输入参数和布尔值（True表示枚举，否则False）的run_meneco()命令从Python使用Meneco

from meneco import run_meneco

result = run_meneco(draftnet="toy/draft.sbml",
                seeds="toy/seeds.sbml",
                targets="toy/targets.sbml",
                repairnet="toy/repair.sbml",
                enumeration=False,
                json=True)

输出将是不产生目标的集合、可重建目标的集合、每个目标的必要反应字典、一个最小解、属于解交集的反应集合、属于解并集的反应集合以及对应于每个解的反应列表（如果枚举为True）。

有关如何将Meneco用作库的逐步演示，请参阅我们的笔记本 此处 或 此处。

参考文献

使用Meneco时，请引用以下论文

Prigent等人，“Meneco：一种适用于退化全基因组代谢网络的基于拓扑的间隙填充工具，” PLOS计算生物学，第13卷，第1期，第e1005276页，2017年1月。[链接](https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1005276)

本文描述了Meneco背后的概念。

S. Schaub和S. Thiele，“使用答案集编程扩展代谢网络，” 计算机科学讲座笔记（包括人工智能和生物信息学讲座笔记子系列），2009年，第5649卷LNCS，第312-326页。[链接](https://doi.org/10.1007/978-3-642-02846-5_27)

该方法的第一种应用在以下文献中提出：

Collet等人，“使用答案集编程扩展硅藻门的代谢网络，” LPNMR 2013：逻辑编程和非单调推理，2013年，第245-256页。[链接](https://doi.org/10.1007/978-3-642-40564-8_25)

样本

Ectocarpus重建的样本文件如下：[ectocyc.sbml](http://bioasp.github.io/downloads/samples/ectodata/ectocyc.sbml)，[metacyc_16-5.sbml](http://bioasp.github.io/downloads/samples/ectodata/metacyc_16-5.sbml)，[seeds.sbml](http://bioasp.github.io/downloads/samples/ectodata/seeds.sbml)，[targets.sbml](http://bioasp.github.io/downloads/samples/ectodata/targets.sbml)