MEIGO: eine Open-Source-Software-Suite basierend auf Metaheuristiken für die globale Optimierung in der Systembiologie und Bioinformatik

HINTERGRUND: Optimierung ist der Schlüssel zur Lösung vieler Probleme in der computergestützten Biologie. Globale Optimierungsmethoden, die eine robuste Methodik bieten, und insbesondere Metaheuristiken haben sich als die effizientesten Methoden für viele Anwendungen erwiesen. Trotz ihrer Nützlichkeit ist die Verfügbarkeit von metaheuristischen Tools begrenzt. ERGEBNISSE: Wir präsentieren MEIGO, eine Optimierungs-Toolbox in R und Matlab (auch in Python über einen Wrapper der R-Version verfügbar), die Metaheuristiken implementiert, die in der Lage sind, verschiedene Probleme in der Systembiologie und Bioinformatik zu lösen. Die Toolbox umfasst die verbesserte Scatter-Search-Methode (eSS) für kontinuierliche nichtlineare Programmierung (cNLP) und gemischt-ganzzahlige Programmierung (MINLP) sowie Variablen-Nachbarschaftssuche (VNS) für ganzzahlige Programmierungsprobleme (IP). Darüber hinaus enthält die R-Version BayesFit zur Parameterschätzung durch Bayessche Inferenz. Die eSS- und VNS-Methoden können in einem Einzelthread oder parallel mit einer kooperativen Strategie ausgeführt werden. Der Code wird unter GPLv3 bereitgestellt und ist unter http://www.iim.csic.es/~gingproc/meigo.html verfügbar. Dokumentation und Beispiele sind enthalten. Das R-Paket wurde bei BioConductor eingereicht. Wir bewerten MEIGO anhand von Optimierungsbenchmarks und veranschaulichen seine Anwendbarkeit anhand einer Reihe von Fallstudien in der Bioinformatik und Systembiologie, wo es andere moderne Methoden übertrifft. SCHLUSSFOLGERUNGEN: MEIGO bietet eine kostenlose, Open-Source-Plattform für Optimierung, die in mehreren Bereichen der Systembiologie und Bioinformatik angewendet werden kann. Es umfasst effiziente, moderne Metaheuristiken, und seine offene und modulare Struktur ermöglicht die Ergänzung weiterer Methoden.