統合的な多細胞生物学モデル：GPUアルゴリズムを用いた3D表皮発生のケーススタディ

Scott Christley;....;Qing Nie(2010.8, BMC Systems Biology)[Integrative multicellular biological modeling: a case study of 3D epidermal development using GPU algorithms]

理由

Biological の"Pattern formation"の"Mathematical model"

概要

背景

高度な生物学モデルのシミュレーションは、かなりの計算力を必要とする。これらのモデルは典型的に、空間的に明確に異質な細胞や細胞間相互作用、細胞と環境の相互作用、細胞内遺伝子ネットワークのような大量の生物学的現象を統合する。最近、グラフィックプロセッシングユニットのプログラミングが出現したことにより、同時にこれらのモデルを動かす計算機的コストは減少しているうえに統合的で詳細かつ予測的な生物学モデルを作成できるようになった。

結果

ここで、上皮発生の3Dモデルを構成し、一連のセントラルプロセッシングユニット(CPU)コードより有意に早く実行できる一連のGPUアルゴリズムを与える。格子の無い空間環境に存在する個々の細胞の細胞内要素法を並行的に解釈する。この上皮モデル内にあるそれぞれの細胞は細胞内に遺伝子ネットワークを含んでおり、これは基底膜の接着と環境との相互作用とともにNotchシグナリングの細胞内相互作用を、成長や分裂のような特定の細胞状態とふるまいに統合している。この研究では、データ構造の記憶配列と機能分割などを含むGPUの解釈において、モデリング法がいかに効果的かを示す教育的な方法をとる。様々なプログラミングの問題を議論し、GPU構造から得られる結果と同時に共通の落とし穴を避けるために教育的なGPUプログラミングの一連の設計ガイドラインを提供する

結論

ここでは、GPUアルゴリズムが複雑な生物学モデルのシミュレーションにとって非常に技術的な利点を持つことを示す。さらに、上皮モデルを用いて、異質な多細胞生物過程の複雑なモデリング法の統合がこの技術を用いて実行可能かつ計算機的に扱いやすいことを示す。与えられたアルゴリズムとソースコードがモデルを作る人にとって、それらのGPU実装を開発する始点となりGPUにおけるモデリング法の解釈をしやすくし、より広いコミュニティで使えるコードを作れるようになってほしいと願う

印象的な図

Figure4. 上皮細胞の多細胞層

雑記

自分は英語が話せないのか、会話能力がないのか、他人に興味がないのか、英語の日常会話がまったくできない