Kozo Nishida edited this page Sep 5, 2016 · 62 revisions

Welcome to the sprint2016 wiki!

各プロジェクトの短い説明文とあなたのプロジェクトのページへのリンクを書いてください. Please write a brief explanation with a link to your project page.

E-Cell4, Garuda

Member: Kozo Nishida, Nikos Tsorman

E-Cell4で1分子粒度のシミュレーションを行うGARUDA gadgetを作る.

目的

  • GARUDAでE-Cell4の売りである1分子粒度のシミュレーションを容易に試してもらうことを可能にする
  • E-Cellは1つのモデルに対して複数のアルゴリズム,空間表現のシミュレータを容易にスイッチできることが最大の特徴だがgadgetでは1分子に絞る(他gadgetとの差別化狙う)
    • 前年度はODEシミュレーションを行うgadgetを試作,その後E-Cell, GARUDA(AlgoBuilder)共に改善があり,gadget提供の方針を変更

詳細は https://github.com/ecell/sprint2016/wiki/ecell4-garuda

ursuppe

Member: Kazunari Kaizu

Skills required: C++, Python

現在の大腸菌モデルでは、1分子粒度で表現されている"Entity"と、濃度のように分子種ごとに数で定義される"Pool"のふたつの表現様式が混在している。そこでこのEntityとPoolにまたがる反応を実現できるようにする。

Results:

Ecocycから取得するEntityとPoolにまたがる反応はprotein_modification_reactions.csvとしてPoolだけの反応(reactions.csv)と区別した。シミュレーションでは、EnzymaticProteinModificationReactionEventとして確率論的かつ離散的に発火するイベントを新たに作成し、各反応について解かせた。Poolの酵素量は濃度から分子数に変換され、発火した際に1分子分の濃度を変化させる。これに対応するため、Pool内の通常の常微分方程式を扱うEnzymaticChemicalReactionEventも、ステップ開始時にPoolの状態を保存しておき、離散ステップ内にPoolの値が変更されていた場合はその差分をステップ後に適用することとした。

正しく動作することを確認するため、thioredoxin 1によるSO3生成反応を例とした。その結果、このイベントを用いると、これまで生成が確認されなかったSO3が増加したため今回の実装は機能していると思われる。

Unity visualization for E-Cell4

Member: Suguru Kato

Repository: https://github.com/0ncorhynchus/unity_ecell

UnityでE-Cell4のsimulation結果を可視化する。 反応等の情報を表示するところまで行えるかは未定。

E-Cell3

Member: Asami Narita(B2), Ayaka Matsuo(B3), Shoko Jinno(B4), Maiko Wakita(B4)

E-Cell3を用いたシミュレーションプロジェクト。遺伝子回路(B2:Narita), 赤血球(B3:Matsuo), 肝臓(B4:Jinno), 神経(B4:Wakita)のシミュレーションに関してモデル化やスクリプトの作成を行う。

Member: Yasuhiro Naito, Yuki Sasahara(B2)

モデルファイルを読み込むとできることを、pythonスクリプトのみで実行できるようにしたい。 VariableをMolarConcで設定できないため、これをできるように、E-Cell3のversion upを行う。

SPADE project

SPADEプロジェクトでは、CRIPSRやTALENなどとは異なる新たなゲノム編集に使えるタンパク質を既知のさまざまなゲノムデータ、メタゲノムデータから発見するための解析アルゴリズム・解析パイプラインを実装することを目的としている。

Members: Soh Ishiguro, Dan Yamamoto, Hideto Mori

  • NCBIにあるPlasmidのアノテーションおよび塩基配列データを統合した
  • Inverted repeats sequencesを任意のgenbank fileから計算し、必要な統計量を計算する解析pipelineを実装した

https://github.com/ecell/sprint2016/blob/master/presentations/morityun.pdf https://github.com/ecell/sprint2016/blob/master/presentations/dan.pdf

Bioimaging Simulation

Member : Masaki Watabe

低角斜光照明のシミュレーション

  • 細胞の上側を観測するときによく使われる低角斜光照明の原理を計算する。
  • 入射角を変えることで、一分子の蛍光強度が変わっていく様子を画像で確認する。

Spatiocyte on a Graphics Processing Unit

Member: Satya Arjunan

Implementing the Spatiocyte method on a Graphics Processing Unit (GPU).

Results:

  1. Successfully implemented diffusion with GPU using CUDA Thrust on nVidia GTX 980
  2. Avoided race conditions using atomic operation CAS (compare and swap)
  3. Can simulate diffusion of 10,000,000 molecules with 5 nm diameter at 1e-12 m^2/s for 10 s, which takes 11 hours of total run time
  4. Achieved 125x speedup compared to serial implementation on Intel Xeon X5680 3.33 GHz

Future work:

  1. Extend to include reactions
  2. Multi-GPU implementation

Spindle motion affects EB1 comet trajectory tracking

Member: Chew Wei Xiang

EB1 comet data from Lattice Light Sheet imaging contains rich spatiotemporal information about microtubule dynamics in dividing cell. However, accurate tracking of the comets are hindered by several factors that include the motion of spindle. In previous analysis, the translation and rotation of spindle with respect to the cell have been corrected. Still, the tracking results contains zig-zag trajectory and contains widely distributed comet speed. In this work, i look into the other modes of spindle motion: spindle length fluctuation and the rotational movement of centrosomes along the spindle axis. The effect of the motions on apparent EB1 comet speed and comet trajectory are simulated. Simulated result will be subjected to movement correction in the future.

result:

  • both spindle length fluctuation and axial rotation not only have widens the speed distribution but also reduces the straightness of trajectories.

future works:

  • algorithm for movement correction before automated tracking
  • investigate the effect of centrosomes coordinate estimation error

Messenger concentration profile for Cytopede

Member: Chin Yin Fai

Cytopede is a simulation tool which allow cell motility (mechanics) to be simulated in 3 dimension using mesh based technique. The have successfully modeled the migration movement of fibroblast cell. We have created a messenger concentration profile for Cytopede. Messenger is the “signal” created in Cytopede method to define the protrusion area in the cell and it is always fixed at the right edge of the cell to have a fixed movement. The concentration profile created here can be used in the future for validation where we can create the same profile for Spatiocyte. Currently, we are able to recreate the exact movement of the fibroblast cell in Spatiocyte, but we have yet to reproduce the species concentration and reaction.

E-Cell4 DataSource

Member: Keita Sasaki

データベースからデータを抽出し、シミュレーションで使いやすい形に整形する。   E-Cell4のReactionを生成できるようにする。

Structure support for E-Cell4 BD simulation

Member: Toru Niina

ecell/BDsimulationに粒子を反射する壁としてのポリゴンを導入する。

意義

  • eGFRDに任意の形状のポリゴンを入れて、核その他の膜構造体による空間の分割を表現できるようにするための布石
  • より遠い目標として、gfrd-polygonが完成すれば膜タンパクとの反応も視野に入れていく

コード:

https://github.com/ToruNiina/ecell4/tree/sprint

成果の可視化:

可視化結果

WeBBs

Member: Yasuhide Onuma

Webブラウザ上で行える細胞シミュレーション環境WeBBsの開発を行う。今回はユーザーが行ったシミュレーションデータをCSVファイル形式でダウンロードできるようにする。さらにProperty欄に詳細が表示されるようにした。

CCA with Group Sparsity

Member: Taku Tsuzuki

Repository:

マルチモーダルデータを解析するための統計モデリング手法の開発を行う. 具体的には,正準相関分析をベースに,それにグループ正則化を組み合わせることで,2つの異なるデータがどの程度共通の要素を持っているかということを自動で推定することができるようなモデルの構築を行い,テストデータを用いてそれの性能を評価した.

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