基于一致性分析影响图和观察到的系统行为的工具。
igg的Python项目详细描述
#安装
>您可以通过运行：
>；pip install--user iggy
iggy.py network.sif obs--show_labelings 10--show_predictions
iggy.py-h
用法：iggy.py[-h][--no_-fwd_-propagation][--no_-found_-constraints]
[--elempath][--depmat][--mics][--autoinputs][--scenfit]
[--show_-labelings show_-labelings][--show-labelings]
网络文件观测文件
iggy以相互作用图的形式给出，
实验观察值作为表示两个测量状态之间浓度
变化的符号。iggy支持合并
不确定测量，发现数据或网络中的不一致，应用
最小修复，并预测未测量物种的行为。在
中，它区分了强预测（例如节点的增加
级别）和弱预测（例如，节点级别增加或保持不变）。-帮助显示此帮助消息，并退出
NoFFWdl传播向前传播，默认为
NoX-FuffdEdTrime
回合约束，每个变化必须是BR/>建立在输入中，默认设置为启用
--elempa，更改必须由
输入的基本路径解释。
--depmat组合多个状态，必须用输入的基本路径来解释变化。
--mics计算最小不一致核
--autoinputs计算网络的可能输入（索引为0的节点）
--scenfit计算scenfit数据，默认值是mcos
--show_labelings show_labelings
要打印的labelings的数量，默认值是off，0=all
--show_predictions show predictions
包含的第二个脚本是opt_graph.py
典型用法是：
>；opt_graph.py network.sif observations_dir/--show_repairs 10
有关更多选项，您可以请求以下帮助：
>；opt_graph.py-h
用法：opt_graph.py[-h][--no_fwd_propagation][--no_found_constraints]
[--elempath][--depmat][--autoinputs]
[--show_repairs show_repairs][--repair_mode repair_mode]
networkfile observationfiles
opt graph面临一个以交互作用图形式给出的生物网络，其实验观测值集
作为表示两个测量状态之间浓度
变化的符号。opt graph通过删除（或添加）给定网络
参数：
-H，帮助显示此帮助消息并退出
NoFFWDY传播向前传播关闭，默认为
NoX-FuffDeDy约束< BR/>关闭每个变量的约束选项必须
建立在输入中，默认值为on
--elempath更改必须由
输入的基本路径解释。
--depmat组合多个状态，必须用输入的基本路径来解释更改。
--autoinputs计算网络的可能输入（索引为0的节点）
--show_repairs show_repairs
要显示的修复数，默认值为off，0=all
--repair_mode repair_mode
选择修复模式：1=删除边（默认值），2=添加+
删除边（opt graph），3=翻转边
示例
>此处提供的示例文件：[demo_data.tar.gz]（https://bioasp.github.io/iggy/downloads/demo_data.tar.gz）
>您可以通过运行：
>；pip install--user iggy
iggy.py network.sif obs--show_labelings 10--show_predictions
iggy.py-h
用法：iggy.py[-h][--no_-fwd_-propagation][--no_-found_-constraints]
[--elempath][--depmat][--mics][--autoinputs][--scenfit]
[--show_-labelings show_-labelings][--show-labelings]
网络文件观测文件
iggy以相互作用图的形式给出，
实验观察值作为表示两个测量状态之间浓度
变化的符号。iggy支持合并
不确定测量，发现数据或网络中的不一致，应用
最小修复，并预测未测量物种的行为。在
中，它区分了强预测（例如节点的增加
级别）和弱预测（例如，节点级别增加或保持不变）。-帮助显示此帮助消息，并退出
NoFFWdl传播向前传播，默认为
NoX-FuffdEdTrime
回合约束，每个变化必须是BR/>建立在输入中，默认设置为启用
--elempa，更改必须由
输入的基本路径解释。
--depmat组合多个状态，必须用输入的基本路径来解释变化。
--mics计算最小不一致核
--autoinputs计算网络的可能输入（索引为0的节点）
--scenfit计算scenfit数据，默认值是mcos
--show_labelings show_labelings
要打印的labelings的数量，默认值是off，0=all
--show_predictions show predictions
包含的第二个脚本是opt_graph.py
典型用法是：
>；opt_graph.py network.sif observations_dir/--show_repairs 10
有关更多选项，您可以请求以下帮助：
>；opt_graph.py-h
用法：opt_graph.py[-h][--no_fwd_propagation][--no_found_constraints]
[--elempath][--depmat][--autoinputs]
[--show_repairs show_repairs][--repair_mode repair_mode]
networkfile observationfiles
opt graph面临一个以交互作用图形式给出的生物网络，其实验观测值集
作为表示两个测量状态之间浓度
变化的符号。opt graph通过删除（或添加）给定网络
参数：
-H，帮助显示此帮助消息并退出
NoFFWDY传播向前传播关闭，默认为
NoX-FuffDeDy约束< BR/>关闭每个变量的约束选项必须
建立在输入中，默认值为on
--elempath更改必须由
输入的基本路径解释。
--depmat组合多个状态，必须用输入的基本路径来解释更改。
--autoinputs计算网络的可能输入（索引为0的节点）
--show_repairs show_repairs
要显示的修复数，默认值为off，0=all
--repair_mode repair_mode
选择修复模式：1=删除边（默认值），2=添加+
删除边（opt graph），3=翻转边
示例
>此处提供的示例文件：[demo_data.tar.gz]（https://bioasp.github.io/iggy/downloads/demo_data.tar.gz）
欢迎加入QQ群-->： 979659372
