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dc.contributor.author
Gerard, Matias Fernando  
dc.contributor.author
Stegmayer, Georgina  
dc.contributor.author
Milone, Diego Humberto  
dc.date.available
2018-05-28T20:23:22Z  
dc.date.issued
2015-08  
dc.identifier.citation
Gerard, Matias Fernando; Stegmayer, Georgina; Milone, Diego Humberto; EvoMS: an evolutionary tool to find de novo metabolic pathways (IF 1.472); Elsevier; Biosystems; 134; 8-2015; 43-47  
dc.identifier.issn
0303-2647  
dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/11336/46343  
dc.description.abstract
The evolutionary metabolic synthesizer (EvoMS) is an evolutionary tool capable of finding novel metabolic pathways linking several compounds through feasible reactions. It allows system biologists to explore different alternatives for relating specific metabolites, offering the possibility of indicating the initial compound or allowing the algorithm to automatically select it. Searching process can be followed graphically through several plots of the evolutionary process. Metabolic pathways found are displayed in a web browser as directed graphs. In all cases, solutions are networks of reactions that produce linear or branched metabolic pathways which are feasible from the specified set of available compounds.  
dc.format
application/pdf  
dc.language.iso
eng  
dc.publisher
Elsevier  
dc.rights
info:eu-repo/semantics/openAccess  
dc.rights.uri
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/  
dc.subject
Evolutionary Algorithms  
dc.subject
Metabolic Network Representation  
dc.subject
Metabolic Pathway Searching  
dc.subject
Pathway Synthesis  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación  
dc.subject.classification
Ciencias de la Computación e Información  
dc.subject.classification
CIENCIAS NATURALES Y EXACTAS  
dc.title
EvoMS: an evolutionary tool to find de novo metabolic pathways (IF 1.472)  
dc.type
info:eu-repo/semantics/article  
dc.type
info:ar-repo/semantics/artículo  
dc.type
info:eu-repo/semantics/publishedVersion  
dc.date.updated
2018-05-04T21:45:48Z  
dc.journal.volume
134  
dc.journal.pagination
43-47  
dc.journal.pais
Países Bajos  
dc.journal.ciudad
Amsterdam  
dc.description.fil
Fil: Gerard, Matias Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.description.fil
Fil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; Argentina  
dc.journal.title
Biosystems  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/doi/http://dx.doi.org/10.1016/j.biosystems.2015.04.006  
dc.relation.alternativeid
info:eu-repo/semantics/altIdentifier/url/https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303264715000647  

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Formato: PDF
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