Experimentos cinéticos com Tellurium

Quando usar

Use esta funcionalidade para trajetórias de rede de reações determinísticas e condições de parâmetros independentes de um modelo local. O auxiliar realiza verificações de consistência de SBML, integração CVODE e uma reprodução real de arquivo COMBINE. Ele exporta o SBML exato de cada condição e o experimento SED-ML em vez de entregar um estado de notebook não registrado.

Tempo de execução

uv venv --python 3.11 kinetic-env
uv pip install --python kinetic-env/bin/python tellurium==2.2.13.1 libroadrunner==2.10.0 \
  antimony==3.2.0 python-libsbml==5.21.2 python-libsedml==2.0.34 python-libcombine==0.2.20

O fluxo de trabalho completo foi executado com esses pacotes no macOS ARM64. Ele constrói SED-ML com libSEDML e arquivos com Tellurium/libCombine; PhraSEDML não é necessário por este auxiliar. Execuções sem interface gráfica podem definir MPLBACKEND=Agg. Nenhuma janela de plotagem é aberta pelo auxiliar.

As seis versões fixadas foram verificadas novamente contra metadados oficiais do PyPI em 01/10/2026. O site de documentação do RoadRunner ainda exibe um banner de versão antiga; as configurações do solver abaixo também foram verificadas contra o código-fonte liberado 2.10.0 e o tempo de execução nativo instalado.

Fluxo de trabalho

1. Inspecione os compartimentos, espécies, condições iniciais, espécies de fronteira, reações, definições de parâmetros e regras/eventos do modelo fornecido. Identifique a questão científica e distinga um modelo cinético mecanicista de uma reconstrução de balanço de fluxo. Registre o modelo de origem, versão e quaisquer parâmetros de literatura; não trate um modelo de exemplo como calibrado experimentalmente.
2. Verifique as unidades antes de interpretar uma trajetória. As taxas de reação SBML têm unidades de quantidade/tempo; as espécies podem ter semântica de concentração ou quantidade. Em um modelo de primeira ordem de volume fixo, k*A*cell converte a dependência de concentração em quantidade/tempo. O auxiliar verifica a consistência do SBML e retém todos os avisos, incluindo unidades indefinidas. Unidades indefinidas são relatadas como vazias/indetermináveis, não assumidas silenciosamente como significando SI.
3. Selecione saídas de concentração e um experimento no formato JSON descrito em references/experiments.md. Os valores de tempo usam as próprias unidades de tempo do modelo. O auxiliar testado gera concentração para espécies com hasOnlySubstanceUnits=false; ele rejeita seleções apenas de quantidade para evitar alterar seu significado durante a reprodução do SED-ML. Compartimentos zero-dimensionais e modelos de regra de taxa também são rejeitados; estes últimos precisam de um fluxo de trabalho de tolerância separado porque o RoadRunner 2.10.0 pode ordenar tolerâncias escalares de forma diferente dos estados.
4. Execute a linha de base e as alterações desejadas nos parâmetros globais constantes. Cada cenário começa com um modelo SBML novo, portanto, as concentrações finais anteriores não podem vazar para a próxima condição. Alterações nos valores iniciais das espécies, volume do compartimento, regras de atribuição ou entradas dependentes do tempo exigem alterações explícitas no modelo e testes correspondentes; elas não são mutações de parâmetros ocultas neste auxiliar.
5. Examine saídas finitas, sinais, relações de conservação relevantes e escalas de tempo. Verifique a sensibilidade do solver repetindo com tolerâncias mais rigorosas quando a interpretação científica depende de pequenas diferenças. Uma curva suave ou erro zero na reprodução do arquivo não estabelece a validade do modelo ou a identificabilidade do parâmetro. Nunca corte concentrações negativas para ocultar problemas do solver ou do modelo.
6. Revise a comparação da reprodução COMBINE, avisos do modelo e unidades em report.json. O auxiliar reproduz o arquivo que gerou e compara cada valor selecionado com as trajetórias diretas. Entregue o arquivo, relatório, modelo de origem, configuração do experimento e curvas CSV.

Execute a referência executável

assets/first-order.ant define a reação fechada A → B em um compartimento constante de 1 L, inicialmente A=1 e B=0 mol/L, com k=0.2 por segundo. assets/experiment.json executa a linha de base e k=0.4 por segundo de 0 a 10 s. A partir do diretório da funcionalidade, aponte o interpretador para o ambiente criado acima:

MPLBACKEND=Agg kinetic-env/bin/python scripts/kinetic_experiment.py \
  --model assets/first-order.ant --format antimony --experiment assets/experiment.json \
  --output kinetic-reference

# The SBML branch was also exercised; replace these filenames with actual user inputs.
MPLBACKEND=Agg kinetic-env/bin/python scripts/kinetic_experiment.py \
  --model model.xml --format sbml --experiment experiment.json --output kinetic-analysis

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