CellMLで記述された細胞モデルのエディタ・計算エンジン・データベースの開発

本研究は,CellMLを活用したモデルベースの細胞機能・動態研究をより効率的に実施する枠組みの構築を目指した.現時点におけるCellMLにおける変数間の相互関係の記述は限定的である.すなわち,例えば,細胞膜とイオンチャネル,膜電位とカルシウムイオンといった種々のモデル構成要素間の関係は必ずしも具体的に記述されていない.このため,もしこのような関係をCellMLの記述から解釈するためには,CellMLの記述(変数名やその集合としてのコンポーネントの名前)に準拠した用語の意味を定義したオントロジーを構築し,それを用いたメタデータを各モデルに対して作成・付加しなければならない.また,メタデータを解釈し,モデルの理解に必要な情報を取り出すためのソフトウェアを開発しなければならない状況にある.そこで,CellMLのドキュメント構造解析を行うパーサーを開発し,細胞に限らず複数の構成要素からなる様々な3次元構造物の形状が記述できるデータ構造を検討・開発した.特に,物理的構造の階層性,連結性,包含関係などを論理的に扱える枠組みを構築した.これによって,細胞・細胞器官の3次元形状,お互いの相対的位置関係を含む細胞の構造を記述することを可能にした.さらに,物理的構造と並列して,事象や概念を要素とし,数学的構造で記述されるような概念的要素間の論理的関係を物理的構造と同様に記述できるデータ構造を開発した.

本研究は,CellMLを活用したモデルベースの細胞機能・動態研究をより効率的に実施する枠組みの構築を目指した.現時点におけるCellMLにおける変数間の相互関係の記述は限定的である.すなわち,例えば,細胞膜とイオンチャネル,膜電位とカルシウムイオンといった種々のモデル構成要素間の関係は必ずしも具体的に記述されていない.このため,もしこのような関係をCellMLの記述から解釈するためには,CellMLの記述(変数名やその集合としてのコンポーネントの名前)に準拠した用語の意味を定義したオントロジーを構築し,それを用いたメタデータを各モデルに対して作成・付加しなければならない.また,メタデータを解釈し,モデルの理解に必要な情報を取り出すためのソフトウェアを開発しなければならない状況にある.そこで,CellMLのドキュメント構造解析を行うパーサーを開発し,細胞に限らず複数の構成要素からなる様々な3次元構造物の形状が記述できるデータ構造を検討・開発した.特に,物理的構造の階層性,連結性,包含関係などを論理的に扱える枠組みを構築した.これによって,細胞・細胞器官の3次元形状,お互いの相対的位置関係を含む細胞の構造を記述することを可能にした.さらに,物理的構造と並列して,事象や概念を要素とし,数学的構造で記述されるような概念的要素間の論理的関係を物理的構造と同様に記述できるデータ構造を開発した.