Obliczanie wartości sygnałów w deterministycznych i stochastycznych modelach ścieżek sygnałowych

Paweł Lachor, Institute of Informatics, Silesian University of TechnologyKrzysztof Puszyński, Institute of Automatic Control, Silesian University of Technology

Zrealizowane projekty

• Wizualizacja i analiza modeli ścieżek sygnałowych• Slover stochastyczno-deterministycznych modeli

2

Narzędzie do wizualizacji• Prostota obsługi• Interaktywność• Uniwersalność (można przestawić dowolne ekserymenty)• Platforma Action Script• System łatwy w rozbudowie o kolejne funkcjonalnosci• Prosty XML format danych wejściowych

3

4

Timelapse fluorescence images of one cell over 29 h after 5 Gy of gamma irradiation. Nuclear p53-CFP and Mdm2-YFP are imaged in green and red, respectively.

„Oscillations and variability in the p53 system” by Naama Geva-Zatorsky

5

6

Gen

etic

regu

lato

ry c

ircui

ts

Exploring mechanisms of oscillations in p53 and NF- кB systemsHat Beata, Krzysztof Puszyński and Tomasz Lipniacki, IET Systems Biology, SYB-2008-0156.R1

Model of dynamics of regulatory interactions between p53 and Mdm2.

The "Toy" model involving interlinked positive and negative feedbacks.

7

Aplikacja w akcji

8

Slover

• Pojawił się problem długotrwałych obliczeń w śrdowisku MATLAB.

• Zgodnie z postulatem Haseltine’a i Rawlingsa, planował realizację algorytmu Gillespiego dla wolnych reakcji w połączeniu z równaniami różniczkowymi zwyczajnymi w celu przybliżeń deterministycznych.

9

System• Został zrealizowany w C++• W pełni obiektowo• Zachowana została prostota rozbudowy• Cały silnik jest stworzony w postaci singletonu który można

zaimportować do innego systemu i łatwo go tam obudować• Zarządzanie pamięcią zostało zoptymalizowane

• W początkowej fazie problem było zaproponowanie szkieletu który musi jak optymalnie realizować obliczenia• Utrudnia tutaj zadanie fakt iż ma być zachowana całkowita

prostota przy tworzeniu plików modelu, parametrów i w przyszłości wejść. 10

Model i parametryA 1 (p[01]+(p[02]*(p[10]/(p[10]+AB))))+{p[05]*AB}{p[06]*(A*(B*(C/(C+p[09]))))}+(p[11]*A) 0C 1 (p[03]*(p[07]/(AB+p[07]))) (p[12]*C) 48B 0 {p[04]*(C*(p[08]/(C+p[08])))}+{p[05]*AB}{p[06]*(A*(B*(C/(C+p[09]))))}+{p[13]*B} 32AB 0 {p[06]*(A*(B*(C/(C+p[09]))))} {p[05]*AB}+{p[14]*AB}

0

p[07] 100000 % k3 // polowa predk prod Cp[08] 100000 % k4 // polowa pred prod Bp[09] 100000 % k5 // polowa pred tworzenia ABp[10] 100000 % k6 // polowa pred prod wym Ap[11] 0.00000001 % d1 // deg Ap[12] 0.0000001 % d2 // deg Cp[13] 0.001 % d3 // deg Bp[14] 0.0001 % d4 // deg AB

11

Generowane wyniki

A C B AB czas a* iPa input0.01 48.005 32 0 0 0.51182 0.25591 00.02 48.01 32 0 1 0.51187 0.767754 00.03 48.015 32 0 2 0.511919 1.27965 00.04 48.02 33 0 3 0.511969 0 00.05 48.025 33 0 4 0.513019 0.512494 00.06 48.03 33 0 5 0.513069 1.02554 00.07 48.035 33 0 6 0.513119 1.53863 00.08 48.04 33 0 7 0.513169 2.05178 00.09 48.045 33 0 8 0.513219 2.56497 00.1 48.05 34 0 9 0.513269 0 00.11 48.0549 35 0 10 0.514319 0 0

12

Wyniki testów i plany rozwoju• Już na etapie tworzenia zauważamy ogromną poprawę

wydajności omawianego programu. Obserwujemy przyśpieszenia rzędu stu-krotnego dla bardziej złożonych modeli stochastycznych

• W kolejnych etapach planujemy: • Dodanie możliwości obliczania więcej niż jednej komórki na raz,

co doprowadzi do zrównoleglenia wątków• Istnieje realna możliwość udostępnienia aplikacji poprzez stronę

internetową innym osobą zaangażowanym w obliczanie takich właśnie modeli, ułatwiając im szybkie pozyskiwanie wyników swoich eksperymentów

• Planowane jest pełne połączenie z projektem wizualizacji w celu stworzenia większego serwisu

13