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Computergestützte kollaborative Modellierung - Was wir von der

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¨
Computergestutzte
kollaborative Modellierung
¨ nnen
Was wir von der Systembiologie lernen ko
Clemens Beckstein
Christian Knüpfer
Arbeitsgruppe Künstliche Intelligenz
Computer Supported Research (CoSRe)
Workshop: Anwender- und Informatikersichten
Dornburger Schlösser, 13. Januar 2012
Teil I
Warum brauchen wir
¨
computergestutzte
Modellierung?
Systembiologische Modelle
d[C2]/dt
d[CP]/dt
d[pM]/dt
d[M]/dt
d[Y]/dt
d[YP]/dt
F ([M])
=
=
=
=
=
=
=
k6 [M] − k8 [∼ P][C2] + k9 [CP]
−k3 [CP][Y] + k8 [∼ P][C2] − k9 [CP]
k3 [CP][Y] − [pM]F ([M]) + k5 [∼ P][M]
[pM]F ([M]) − k5 [∼ P][M] − k6 [M]
k1 [aa] − k2 [Y] − k3 [CP][Y]
k6 [M] − k7 [YP]
k4 + k4 ([M]/[CT])2
[Tyson (1991), PNAS]
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Interpretation von Modellen
x˙ = . . .
y˙ = . . .
Simulation
Interpretation
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Beobachtung
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Kollaborative Modellierung
nicht von Grund auf neu
Ideen und Teile von existierenden Modellen
kinetische Daten
Multiskalen-Modellierung
verschiedene Gruppen involviert
Kooperation zwischen experimenteller
Forschung und Modellierung
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Anforderungen
Modelle:
kommunizierbar, wiederverwendbar
verstehbar, verwendbar
widerlegbar, bewertbar
veränderbar, erweiterbar
Simulationen:
wiederholbar, reproduzierbar
parametrisierbar
übertragbar
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¨
Computergestutzte
Modellierung
Bildung, Kombination, Integration
Verwendung, Validierung
Vergleich, Bewertung
Modifikation, Revision
...
Entscheidungshilfen im Modellierungsprozess
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Modelle aus Datenbanksicht
Suche ein Modell, welches . . .
den Zellzyklus zum Gegenstand hat
die Konzentration von Cyclin beschreibt
den Übergang von Oszillation in einen
stationären Zustand erklärt
deterministisch ist
Michaelis-Menten Kinetik verwendet
Bistabilität aufweist
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Teil II
Wie kann
¨
Computerunterstutzung
erreicht werden?
Modelle als Daten
Modelle sind „first-class Objects“
Austausch, Wiederverwendung
Annotation, Dokumentation
Auswahl, Suche
Speicherung, Retrieval
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¨
Voraussetzungen fur
¨
Computerunterstutzung
Formale Repräsentation
standardisierte, präzise, computer-verstehbare
Beschreibung der relevanten Aspekte von Modellen
und ihrer Verwendung
Wissenschaftstheoretische Untersuchung
Was sind die relevanten Aspekte?
Framework: Bedeutungsfacetten von
Bio-Modellen
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Struktur, Funktion und
Verhalten
Modell-System
Kompetenz
extrinsisch
Wirklichkeit
Resultate
intrinsisch
intrinsisch
Modell
Simulation
Intention
intrinsisch
Performanz
extrinsisch
extrinsisch
Ziel-System
Experiment
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Dynamik
Erklärung
Modellierung
Computer
Daten
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Bedeutungfacetten
lte
ha
Ve
r
io
n
kt
Fu
n
St
ru
kt
ur
intrinsisch
n
computationale
Simulation
extrinsisch
Biologischer
Grund
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Teil III
¨
Welche Ansatze
gibt es
in der Systembiologie?
Modellstruktur
Guideline Minimal Information Required In the
Annotation of Models (MIRIAM)
Format Systems Biology Markup Language
(SBML)
CellML, BioPAX
Ontologie Systems Biology Ontology (SBO)
biologische Bedeutung
Annotationen, MIRIAM Registry
biologische Ontologien und Datenbanken
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Modellfunktion
Guideline Minimum Information About a
Simulation Experiment (MIASE)
Format Simulation Experiment Description
Markup Language (SED-ML)
Ontologie Kinetic Simulation Algorithm Ontology
(KiSAO)
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Modellverhalten
Guideline
Format Systems Biology Results Markup
Language (SBRML)
Ontologie TErminology for the Description of
DYnamics (TEDDY)
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TEDDY
TErminology for the Description of DYnamics
1. Temporal Behaviour:
Stable Fixed Point, Limit Cycle
2. Behaviour Characteristic:
Period, Stability
3. Behaviour Diversification:
Hopf Bifurcation, Bistable Behaviour
4. Functional Motifs:
Positive Feedback, Integrator
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Aktueller Status von TEDDY
aktuelle Version:
rel-2011-08-30, 161 Terme
Protégé4, OWL
BioPortal
SVN, ChangeLog, Tracker
Diskussionsliste, MediaWiki
http://teddyontology.sourceforge.net/
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Browse via BioPortal
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TEDDY Annotation
If there exists a Positive Feedback (TEDDY0000035), the
cascade will show a Bistable Behaviour (TEDDY0000110) with
two different Steady State (TEDDY0000011) – one with Low
Magnitude (TEDDY0000118) and one with High Magnitude
(TEDDY0000117). On the other hand, if the cascade has a
Negative Feedback (TEDDY0000034), the system is able to
Sustained Oscillation (TEDDY0000062) because there exists a
Stable Limit Cycle (TEDDY0000114). Between this two
modes of dynamical behaviour a Saddle-Node Homoclinic
Bifurcation (TEDDY0000119) occurs.1
1
vgl. Boris N. Kholodenko (2000): Negative feedback and ultrasensitivity can bring about oscillations in the
mitogen-activated protein kinase cascades.
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Erfolge
Standards: Guidelines, Formate, Ontologien
aktive Entwicklung seit über 10 Jahren
Software-Implementierungen, Workflows
Journals
BioModels Database (u.a.)
COMBINE
COmputational Modeling in BIology NEtwork
http://co.mbine.org/
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Teil IV
Was lernen wir daraus
¨ CoSRe?
fur
Erfolgsrezepte
Entwicklung
community-driven
Informatiker und Biologen
Implementierung
Programmbibliotheken, Webservices
Softwareentwickler involviert
Akzeptanz
Nutzen vs. Mehraufwand
Software
Journals, Geldgeber
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¨ CoSRe
Bedeutung fur
pragmatisch Perspektive
Entwicklungen in Systembiologie als Vorbild
Entwicklungsmethode
strukturwissenschaftliche Perspektive
systembiologische Modelle als Spezialfall
dynamischer Modellierung
Modelle als Strukturen
wissenschaftstheoretische Perspektive
Modellierung als Teil des wissenschaftlichen Zyklus
Beispiel für Computer Supported Research
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Wissenschaftlicher Zyklus
Experiment
Simulation
Daten
Daten
Datenanalyse
Hypothesen
Vergleich
Datenanalyse
Muster
Muster
Modellrevision
Modellrevision
Modelle
Hypothesen
Modelle
Theorie
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Ausblick
Arbeitsgruppe KI im CoSRe-Projekt
wissenschaftstheoretische Grundlagen
formale Repräsentation relevanter Aspekte
qualitative Beschreibung von Dynamik
automatische Generierung durch Datenanalyse
von Simulationsergebnissen
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