UTFORMANDE OCH ANALYS AV SLÄKTTRÄDET ÖVER GEMs

Abstract

Genome-Scale Metabolic Models (GEMs) beskriver reaktionerna i en organisms metaboliska system utifrån dess gener. Modellerna simuleras för många olika applikationer, såsom forskning på sjukdomar eller evolutionära processer. Sedan 1999, då den första GEM publicerades, har området växt och flera modeller har konstruerats för en rad olika organismer. Syftet med projektet är att göra återanvändningen och utvecklingen av GEMs mer tillgänglig, transparent och funktionell för forskare och andra parter inom området. Projektets utformning skedde enligt FAIR-principerna, som är en viktig aspekt inom systembiologi-branschen. Målet med detta projekt är att samla och analysera data av 182 GEMs, där annoteringen ”modellåteranvändning” berikas med ett nydefinierat set av annoteringsparametrar. Den slutgiltiga produkten ger en kompakt och koncis visualisering av denna information. Annoteringsparametrar såsom modellnamn, publiceringsår och modellarv adderades i ett dataset som utgörs av 107 artiklar med tillhörande 182 modeller. Med hjälp av MATLAB kunde processen för annotering av datasetet delvis automatiseras. Resultatet av annoteringen är ett dataset i JSON-format, som användes för att visualisera ett släktträd över GEMs, där datan är sorterad efter både publiceringsår och en klassificering av organismer. En kvalitativ studie utfördes som en komplementär metod, genom att intervjua fem forskare som har GEMs som huvudforskningsområde. Åsikter och tankar samlades under intervjuerna och ansågs vara inspirerande för både de aktuella frågorna som besvaras i projektet och framtida projekt. En del idéer, såsom integrering av versionshantering och ID av modellkomponenter skulle kunna bidra till att öka lättillgängligheten och återanvändbarheten av GEMs. Datasetet och dess visualisering öppnar möjligheter för ett mer transparent GEM-område som i sin tur gynnar och främjar en fortsatt utveckling och standardisering av GEMs.