Bakgrund: Den ökande användningen av simuleringsförsök för att informera modern biologisk forskning skapar nya utmaningar för att kommentera, arkivera, dela och reproducera sådana experiment. Den nyligen publicerade Minimum Information About a Simulation Experiment (MIASE) föreslår en minimal uppsättning information som bör tillhandahållas för att möjliggöra reproduktion av simuleringsförsök bland användare och programvaruverktyg. Resultat: I den här artikeln presenterar vi Simulation Experiment Beskrivning Markup Language (SED-ML). SED-ML kodar i ett datorläsbart utbytesformat den information som krävs av MIASE för att möjliggöra reproduktion av simuleringsförsök. Den har utvecklats som ett gemenskapsprojekt och definieras i en detaljerad teknisk specifikation och ger dessutom ett XML-schema. Den version av SED-ML som beskrivs i denna publikation är Level 1 Version 1. Den omfattar beskrivningen av den vanligaste typen av simuleringsförsök inom området, nämligen tidssimuleringar. SED-ML-dokument anger vilka modeller som ska användas i ett experiment, ändringar som ska gälla för modellerna innan de används, vilka simuleringsförfaranden som ska köras på varje modell, vilka analysresultat som ska visas och hur resultaten ska presenteras. Dessa beskrivningar är oberoende av den underliggande modellens genomförande. SED-ML är ett programvaruoberoende format för kodning av beskrivningen av simuleringsförsök; det är inte specifikt för särskilda simuleringsverktyg. Här visar vi att med det växande programvarustödet för SED-ML kan vi effektivt utbyta körbara simuleringsbeskrivningar. Slutsatser: Med SED-ML kan programvara utbyta simuleringsexperimentbeskrivningar, vilket möjliggör validering och återanvändning av simuleringsexperiment i olika verktyg. Upphovsmän till artiklar som rapporterar simuleringsförsök kan göra sina simuleringsprotokoll tillgängliga för andra forskare för att reproducera resultaten. Eftersom SED-ML är agnostiker för exakt modellering av de språk som används, kan experiment som omfattar modeller från olika forskningsområden beskrivas och kombineras på ett korrekt sätt. Resultatens reproducerbarhet är ett grundläggande krav för alla vetenskapliga strävanden. Detta gäller inte bara för experiment i våtlabbet, utan även för simuleringar av beräkningsbiologimodeller [1]. Reproducerbarheten hos simuleringar (dvs. närheten mellan resultaten av oberoende simuleringar som utförs med samma metoder på identiska modeller men med en annan experimentell installation [1]) sparar tid i modellering och simuleringsprojekt. Minimiinformationen om ett simuleringsförsök (MIASE, [1] ) är en rapporteringsriktlinje som beskriver den minsta uppsättning information som måste tillhandahållas för att göra beskrivningen av ett simuleringsförsök tillgängligt för andra. Den innehåller en förteckning över modeller som ska användas och deras ändringar, alla simuleringsförfaranden som ska tillämpas och i vilken ordning, bearbetningen av de råa numeriska resultaten och beskrivningen av den slutliga utgången. MIASE är en del av MIBBI [2], ett projekt som syftar till att federera riktlinjer för minimiinformation inom life sciences. MI är standarder som specificerar vilken information som ska tillhandahållas som ett minimum för att säkerställa att publicerade resultat av en viss typ kan förstås, [5]. Även om dessa format är allmänt accepterade och används för att beskriva modellstrukturen, omfattar de inte beskrivningen av simulering eller analyser som utförs med modellerna. För att tillgodose detta behov skapade vi Markup Language för simuleringsexperiment (SED-ML, http://sed-ml.org/), ett XML-baserat format för kodning av simuleringsexperiment som utförs på en uppsättning beräkningsmodeller. Här beskriver vi SED-ML och dess utvecklingsprocess som ett samhällsprojekt i detalj. Resultat SED-ML kodar beskrivningen av simuleringsförsök i XML, på ett utbytbart, återanvändbart sätt. Figur 1 visar hur SED-ML kan passa in i en modellörs simuleringsarbetsflöde: I idealfallet kommer modellförfattare att tillhandahålla SED-ML-filer tillsammans med sina publikationer och beskriva hur man reproducerar de presenterade simuleringsresultaten. Slutanvändare kommer då att kunna ladda ner modeller tillsammans med tillämpliga simuleringsinställningar, vilket gör det möjligt för dem att direkt köra simuleringen i en simuleringsprogramvara. Slutanvändare kan dessutom dela med sig av sina egna simuleringsexperimentbeskrivningar genom att exportera SED-ML från sina simuleringsverktyg. SED-ML är uppbyggd av fem huvudsakliga beskrivande element: 1) de modeller som används i experimentet; 2) simuleringsalgoritmerna och deras konfigurationer; 3) kombinationen av algoritm och modell till ett numeriskt experiment; 4) efterbehandling av resultat; 5) och resultatresultat. Förhållandet mellan dessa faktorer illustreras i figur 2. (1) Modellelement definierar identiteten och platsen för de modeller som ska simuleras och anger modellens ursprungliga kodningsformat. Platsen ska anges som en Uniform Resource Identifier (URI), som gör det möjligt för programvarutolkning SED-ML att hämta modellen. Om det rör sig om en relativ URI är basen platsen för den referensfilen SED-ML. För att dela modell- och simuleringsbeskrivningar tillsammans rekommenderar vi användning av SED-ML-arkivformatet, beskrivet i specifikationen. För att länka SED-ML-filen till fjärrmodellbeskrivningar, rekommenderar vi att använda persistenta, I Drosophila, circadian oscillations i nivåerna av två proteiner, PER och TIM, är resultatet av den negativa feedback som utövas av ett PER-TIM-komplex på uttrycket av per och tim gener som kodar för dessa två proteiner. På grundval av dessa experimentella observationer har vi nyligen föreslagit en teoretisk modell för cirkadiska svängningar av PER- och TIM-proteinerna i Drosophila. Här visar vi att denna modell under konstanta miljöförhållanden kan generera autonoma kaotiska oscillationer. För andra parametervärden kan modellen också visa birhythmicity, dvs. samlevnaden mellan två stabila regimer o imit cykel svängningar. Vi analyserar förekomsten av kaos och birhythmicity med hjälp av bifurcation diagram och lokalisera t domäner av komplexa oscillatoriskt beteende i parameterutrymme. Den relativa litenheten i dessa domäner väcker tvivel om den möjliga fysiologiska betydelsen av kaos och birhytmicitet när det gäller dygnsrytmgenerering. Utöver den speciella kontexten av dygnsrytmer diskuterar vi resultaten i ljuset av andra mekanismer som ligger bakom kaos och birhytmicitet i reglerade biologiska system. Akademisk press
Vikten av att koppla en modell med dess parameteriseringar erkänns av SBML community genom den pågående satsningen av Simulation Experiment Beskrivning Markup Language (SED-ML) REF.
Reproducible computational biology experiments with SED-ML - The Simulation Experiment Description Markup Language
{'venue': 'BMC Systems Biology', 'journal': 'BMC Systems Biology', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}