[논문 리뷰] SBML Qualitative Models: a model representation format and infrastructure to foster interactions between qualitative modelling formalisms and tools

Claudine Chaouiya, Duncan Bérenguier외 22명|arXiv (Cornell University)|2013. 09. 07.

Gene Regulatory Network Analysis참고 문헌 76인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 시스템 생물학에서 정량 데이터가 필요하지 않은 규제 및 신호 전달 네트워크 분석을 위한 표준화된 표현 및 교환을 가능하게 하는 SBML Level 3 표준의 확장인 SBML Qualitative Models(SBML qual)을 소개한다. 세 가지 별개의 도구 간 상호운용성을 통해, 알고리즘 개발과 분석의 협업을 촉진하며 다양한 정성적 모델링 형식 간의 통합을 가능하게 한다.

ABSTRACT

Background: Qualitative frameworks, especially those based on the logical discrete formalism, are increasingly used to model regulatory and signalling networks. A major advantage of these frameworks is that they do not require precise quantitative data, and that they are well-suited for studies of large networks. While numerous groups have developed specific computational tools that provide original methods to analyse qualitative models, a standard format to exchange qualitative models has been missing. Results: We present the System Biology Markup Language (SBML) Qualitative Models Package ("qual"), an extension of the SBML Level 3 standard designed for computer representation of qualitative models of biological networks. We demonstrate the interoperability of models via SBML qual through the analysis of a specific signalling network by three independent software tools. Furthermore, the cooperative development of the SBML qual format paved the way for the development of LogicalModel, an open-source model library, which will facilitate the adoption of the format as well as the collaborative development of algorithms to analyze qualitative models. Conclusion: SBML qual allows the exchange of qualitative models among a number of complementary software tools. SBML qual has the potential to promote collaborative work on the development of novel computational approaches, as well as on the specification and the analysis of comprehensive qualitative models of regulatory and signalling networks.

연구 동기 및 목표

• 시스템 생물학에서 정성적 모델를 교환하기 위한 표준 형식의 부족을 해결하기 위해.
• 다양한 정성적 모델링 도구와 형식 간 원활한 상호운용성을 보장하기 위해.
• 생물학적 네트워크의 정성적 모델 분석을 위한 알고리즘 협업 개발을 지원하기 위해.
• 다양한 정성적 모델링 접근법의 재사용과 통합을 촉진하는 공통 인프라를 구축하기 위해.

제안 방법

• SBML Level 3의 확장으로서 SBML qual 확장을 설계하고 사양화하기.
• 논리적 이산 형식 기반의 기계로 읽을 수 있고 인간이 읽을 수 있는 정성적 모델 표현 형식 정의하기.
• 종류, 반응, 규칙, 정성적 속도 법칙 등의 핵심 기능을 지원하기 위해 형식 구현하기.
• 세 가지 별개의 소프트웨어 도구를 사용한 모델 교환 및 분석을 통해 형식 검증하기.
• 도입 및 알고리즘 개발을 지원하기 위한 오픈소스 라이브러리인 LogicalModel 구축하기.
• 광범위한 커뮤니티 참여와 장기적인 유지보수를 보장하기 위해 협업 개발 방식 사용하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 모델링 도구와 형식 간 정성적 모델 교환을 가능하게 하는 표준 형식을 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ2 이러한 표준의 광범위한 도입과 장기적 지속 가능성을 보장하기 위해 필요한 기술적 및 조직적 메커니즘은 무엇인가?
• RQ3 공통 모델 표현 형식을 사용하여 별개의 도구 간 상호운용성이 달성될 수 있는가?
• RQ4 이 표준이 정성적 모델 분석을 위한 새로운 알고리즘 협업 개발을 어느 정도 촉진하는가?
• RQ5 정량 데이터가 없더라도 대규모 규제 및 신호 전달 네트워크의 명세 및 분석을 표준이 어떻게 지원할 수 있는가?

주요 결과

• SBML qual은 세 가지 별개의 소프트웨어 도구를 통해 특정 신호 전달 네트워크의 교환 및 분석을 성공적으로 수행하여 도구 간 상호운용성을 입증했다.
• 형식은 정밀한 속도 상수를 필요로 하지 않는 논리적 이산 형식을 사용하여 정성적 모델을 표현할 수 있다.
• 협업 개발 과정을 통해 커뮤니티 도입과 알고리즘 개발을 촉진하는 오픈소스 라이브러리인 LogicalModel이 창출되었다.
• 표준은 다양한 정성적 모델링 접근법의 통합을 촉진하여 연구 그룹 간 협업을 향상시켰다.
• 정량 데이터가 없더라도 대규모 규제 및 신호 전달 네트워크의 분석을 지원한다.
• SBML qual의 도입은 시스템 생물학을 위한 새로운 계산 방법 개발을 가속화할 잠재력을 지닌다.