Forschung und wissenschaftliches Rechnen - Beiträge zum - GWDG

Schnittstelle unterstützt den Benutzer bei der Erstellung von Modellen zellulärer
Reaktionsnetzwerke und bietet verschiedene Simulations- und Analysefunktionalitäten.
Zudem baut PyBioS auf einem objektorientierten Konzept
auf, dessen Nutzen bereits für die Modellierung und Simulation von DNA Array
Experimenten gezeigt wurde (Wierling, Steinfath, Elge, Schulze-Kremer,
Aanstad, Clark, Lehrach & Herwig 2002). Zunächst beschreibe ich im Folgenden
die Implementierung des objektorientierten Systems und rekapituliere
einige Grundlagen der kinetischen Modellierung. Anschließend gebe ich
einen Überblick der relevanten Datenbanken KEGG und Reactome und erläutere,
wie diese für die benutzergeführte Modellpopulierung genutzt werden
können. Abschließend gehe ich auf das Skalierungsverhalten des Systems
hinsichtlich der Erstellung und Simulation großer Modelle ein und zeige verschiedene
Anwendungsbeispiele für den Einsatzbereich von PyBioS.
2 Implementierung
Die Vorgehensweise bei der Modellierung sieht generell folgendermaßen aus:
Zuerst wird ein Modell erstellt (1), welches so lange mit Hilfe von Simulationen,
Parameter-Fitting und anderen Methoden angepasst wird (2), bis es
den experimentellen Beobachtungen entspricht, die man mit dem Modell beschreiben
möchte. Anschließend kann das Modell für in silico Experimente
genutzt werden (3), um Vorhersagen zu treffen, die man dann in vitro oder
in vivo genauer studieren kann (4), oder Fragen zu untersuchen, deren Beantwortung
experimentell kaum oder gar nicht möglich ist (5) (Kitano 2002).
Die Erkenntnisse, die man in den Schritten 4 und 5 gewinnt, können wiederum
zur Verfeinerung des Modells genutzt werden. Dieser rekursive, auf
Simulationen aufbauende Ansatz benötigt, speziell für die Analyse großer
Systeme, geeignete Programme, die den Anwender dabei unterstützen.
PyBioS bietet Funktionalitäten für die Modellpopulierung, Simulation und
Analyse. Modelle in PyBioS haben eine hierarchisch objektorientierte Struktur.
Jedes Modell wird in einer separaten Modell-Instanz (ein Objekt der
Klasse SimulationEnvironment) gespeichert und setzt sich aus Objekten verschiedener
Klassen zusammen, die den biologischen Objekten entsprechen
und von der abstrakten Klasse BioObject erben (Abb. 2). Im Folgenden werden
Objekte dieser Klassen als BioObjekte bezeichnet. Einige dieser Klassen
erben zusätzlich von einer Container-Klasse (Environment), die es diesen
Objekten gestattet wiederum andere BioObjekte zu enthalten, wodurch die
Modelle ihre hierarchische Struktur bekommen. Alle BioObjekte haben einige
gemeinsame Attribute, wie einen eindeutigen Bezeichner (id), eine Liste
von alternativen Namen (z.B. Trivialnamen von Metaboliten) eine Konzentrationsangabe
(concentration) und eine Liste von Datenbankreferenzen. Zu-
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