Bio3D

Визуализация биологических процессов

30
Окт

2013. Результаты исследования

Опубликовал Author в категории Без рубрики

Для визуализации процессов программируемой клеточной гибели потенциально возможно три подхода:

  • Используя описательные модели, формировать анимированные (видеоролики) или графические изображения процессов.
  • Создание системы преобразующей описательные модели с ограниченным набором параметров в визуализированную модель (рисунок, фотография, картина) из ограниченного массива моделей
  • Создание системы преобразующей изменения параметров модели, созданной в одной из сред моделирования, например, в CellML, в изменения визуального объекта.

Кратко проанализируем возможности каждого подхода.

1. Формирование анимированных (видеоролики) или графических изображений процессов

Это направление реализовывалось во втором этапе проекта. В течение года реализовывалось:

  • Визуализирование влияния ингибитора апоптоза на процесс программированной клеточной гибели клеток.
  • Визуализирование влияния донатора оксида азота на процесс программированной клеточной гибели клеток.
  • Визуализирование влияния оксида азота на процесс программированной клеточной гибели клеток и антиапоптотической функции белка теплового шока.

Плюсы – наиболее простой в реализации подход.

Минусы – отсутствует вариативность, нет возможности моделирования процессов.

2.  Создание системы преобразующей описательные модели с ограниченным набором параметров в визуализированную модель – визуальное отображение (рисунок, фотография, картинка) из ограниченного массива моделей

При таком подходе создается набор видеороликов или рисунков (визуальных отображений), каждый из которых соответствует своему набору параметров. Создается интерфейс, обеспечивающий пользователю ввод параметров, ограниченных некоторыми рамками. На основании введенных параметров система производит выбор отображений наиболее близких к введенному набору параметров. Такой подход возможен вследствие того, что имеющиеся в распоряжении модели являются описательными, а также предполагается их применение преимущественно в образовательных целях. Кроме того, принципиально возможно создать систему, подбирающую наиболее близкий образ по описанию в соответствии с вводимыми параметрами. Для решения задачи потребуется:

  • Создать набор визуальных отображений. Для чего потребуется база данных с описанием параметров процесса, визуализируемого данным отображением.
  • Создать систему, подбирающую наиболее близкое по параметрам визуальное отображение.
  • Создать интерфейсную систему, которая должна анализировать введенные параметры, «запрещая» ввод заведомо несовместимых значений. Проверять корректность введенных данных и отображать результат.

Работа системы иллюстрируется рисунком 1, на котором:

User – пользователь системы  («игрок», «студент», «врач»);

Interface – блок работы с пользователем, выполняющий прием значений параметров модели и ее отображение;

Block of selection – система подбора модели по введенным пользователем параметрам;

Data base – база данных системы, сохраняющая набор отображений и их параметров, предельные величины параметров и иные ограничения, например, сочетания несовместных значений параметров;

Block of checking – блок контроля вводимых пользователем параметров.

Shema_vizualiz

Рисунок 1 — Интерфейсная система визуализации

 

 

 

 

 

 

3.Создание системы преобразующей изменения параметров модели, созданной в одной из сред моделирования, например, в CellML, в изменения визуального объекта

Создание системы транслирующей изменения параметров модели, созданной в выбранной среде моделирования в изменения визуального объекта (отображения). В состав системы может входить система генерации объектов, которые затем взаимодействуют друг с другом в рамках модели. Данный подход представляется самым перспективным, но и самым сложным в силу как отсутствия комплексной математической модели апоптоза так и сложности реализации системы. В настоящее время среды моделирования могут отображать создаваемые модели схематически. Для создания полноценных 2-х и 3-х мерных моделей графически близких к фотографическим изображениям и способных к изменениям при изменении параметров, потребуются значительные усилия. Рисунок  2 иллюстрирует данный подход.

Рисунок  2 – Система взаимодействия описательной модели и блока визуализации

Рисунок 2 – Система взаимодействия описательной модели и блока визуализации

 

 

 

 

 

 

 

User – пользователь системы  («игрок», «студент», «врач»);

Interface – блок работы с пользователем, выполняющий выбор модели из числа имеющихся в базе данных или создание новых моделей и их отображение;

Block of visualization – система визуализации модели;

Data base – база данных системы, сохраняющая модели, компоненты изображений, предельные величины параметров и иные ограничения, например, сочетания несовместных значений параметров;

Model (CellML,SBML) – модель на выбранном языке описания, выбираемая или создаваемая пользователем.

В этом направлении возможно по крайней мере два подхода, в той или иной степени упрощающих процесс моделирования.

  1. Использование специального парсера транслирующего результаты работы модели для последующей визуализации специально разработанным или существующим «визуализатором».
  2. Использование модели только на начальном этапе с последующим вычислением параметров и отображением их с помощью некоторого «визуализатора».

Первый подход представляется наиболее перспективным. С целью его аппробирования разработаны программы, описанные ниже и использована среда Game Maker для визуализации процесса с помощью «игрового движка».

Ниже описаны разработанные в ходе второго этапа исследования видеоролики процессов апоптоза. Из них на сегодняшний момент сделаны следующие  видеоролики.

 

 

 

 

Комментарии закрыты.