A semantics, energy-based approach to automate biomodel composition.
A semantics, energy-based approach to automate biomodel composition.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0269497
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发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
分层建模对于实现复杂的大规模模型至关重要。然而，并不是所有的建模方案都支持层次结构，正确映射模型之间的连接点需要全面了解每个模型的组件和假设。为了解决这些挑战，在集成生物模拟模型，我们提出了一种方法来自动和自信地组成生物模拟模型。该方法使用键合图结合联合收割机方面的物理和生物学语义为基础的建模。我们改进了现有的方法，使用语义标注自动识别的共同组成部分。该方法通过将Ras-MAPK级联模型与EGFR上游激活模型耦合来说明。通过这种方法，我们的目标是帮助研究人员和建模人员随时获得更全面的生物系统模型。
Hierarchical modelling is essential to achieving complex, large-scale models. However, not all modelling schemes support hierarchical composition, and correctly mapping points of connection between models requires comprehensive knowledge of each model’s components and assumptions. To address these challenges in integrating biosimulation models, we propose an approach to automatically and confidently compose biosimulation models. The approach uses bond graphs to combine aspects of physical and thermodynamics-based modelling with biological semantics. We improved on existing approaches by using semantic annotations to automate the recognition of common components. The approach is illustrated by coupling a model of the Ras-MAPK cascade to a model of the upstream activation of EGFR. Through this methodology, we aim to assist researchers and modellers in readily having access to more comprehensive biological systems models.
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影响因子：
3.7
作者：
Arkun Y;Yasemi M
通讯作者：
Yasemi M
DOI：
10.1098/rsif.2021.0478
发表时间：
2021-08
期刊：
Journal of the Royal Society, Interface
影响因子：
--
作者：
Gawthrop PJ;Pan M;Crampin EJ
通讯作者：
Crampin EJ
影响因子：
2
作者：
Chylek LA;Harris LA;Faeder JR;Hlavacek WS
通讯作者：
Hlavacek WS
影响因子：
3.9
作者：
Gawthrop, Peter;Crampin, Edmund J.
通讯作者：
Crampin, Edmund J.
影响因子：
14.9
作者：
Harris, MA;Clark, J;White, R
通讯作者：
White, R