SBMLtoODEjax: efficient simulation and optimization of ODE SBML models in JAX

要約

タンパク質経路から複雑な細胞プロセスに至るまで、生物学的システムの動的な挙動を探索、予測、制御する方法の開発は、生物工学および生物医学にとって重要な研究のフロンティアです。
したがって、生物学的システムの計算推論と数学的モデリングには多大な努力が払われてきました。
この取り組みにより、一般に公開されているモデルの大規模なコレクションが開発され、通常は生物学的システムの数学的モデルを表現するための標準形式である Systems Biology Markup Language (SBML) を使用してオンライン プラットフォーム (BioModels データベースなど) に保存および交換されます。
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SBMLtoODEjax は、SBML モデルを自動的に解析して、自動微分機能を備えた高性能数値計算ライブラリである JAX でエンドツーエンドで記述された Python モデルに変換できる軽量ライブラリです。
SBMLtoODEjax は、わずか数行のコードで効率的な数値シミュレーションと最適化を実行するために、SBML で指定された常微分方程式 (ODE) モデルを Python プロジェクトや機械学習パイプラインに組み込むことを目的とする研究者を対象としています。
SBMLtoODEjax は https://github.com/flowersteam/sbmltoodejax で入手できます。

要約(オリジナル)

Developing methods to explore, predict and control the dynamic behavior of biological systems, from protein pathways to complex cellular processes, is an essential frontier of research for bioengineering and biomedicine. Thus, significant effort has gone in computational inference and mathematical modeling of biological systems. This effort has resulted in the development of large collections of publicly-available models, typically stored and exchanged on online platforms (such as the BioModels Database) using the Systems Biology Markup Language (SBML), a standard format for representing mathematical models of biological systems. SBMLtoODEjax is a lightweight library that allows to automatically parse and convert SBML models into python models written end-to-end in JAX, a high-performance numerical computing library with automatic differentiation capabilities. SBMLtoODEjax is targeted at researchers that aim to incorporate SBML-specified ordinary differential equation (ODE) models into their python projects and machine learning pipelines, in order to perform efficient numerical simulation and optimization with only a few lines of code. SBMLtoODEjax is available at https://github.com/flowersteam/sbmltoodejax.

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