Abordagem para guiar a reprodução de experimentos computacionais: aplicações em biologia computacional - Knop, Igor de Oliveira (2016)
A biologia sistêmica é uma das áreas emergentes mais poderosas no terceiro milênio por combinar de forma interdisciplinar conhecimentos e ferramentas da biologia, ciência da computação, medicina, química e engenharia. Entretanto, o contínuo desenvolvimento de experimentoscomputacionaiséacompanhadoporproblemascomoaintegraçãomanualde ferramentas para simulação e análise; a perda de modelos pela obsolescência de software; e a dificuldade para reprodução dos experimentos devido à falta de detalhes do ambiente de execução utilizado. A maioria dos modelos quantitativos publicados em biologia são perdidos porque eles, ou não estão mais disponíveis, ou porque são insuficientemente caracterizados para permitir sua reprodução. Este trabalho propõe uma abordagem para guiaroregistrodeexperimentosin silico comfoconasuareprodução.Aabordagemprevê a criação de uma série de anotações durante um trabalho em modelagem computacional, amparado por um ambiente de software, onde o pesquisador realiza as etapas de integração de ferramentas, descrição de processos e execução de experimentos. O objetivo é capturaroprocessodemodelagemdeformanãoinvasivaparaaumentaratrocadeconhecimento, permitir repetição e validação dos resultados e diminuir o retrabalho em grupos depesquisainterdisciplinares.Umambientecomputacionalprotótipofoiconstruídoedois fluxos de trabalho de ferramentas diferentes foram integradas como estudos de caso. O primeiro usa modelos da eletrofisiologia cardíaca para se construir novas aplicações sobre o ambiente. O segundo apresenta um novo uso para os metamodelos de dinâmica de sistemas para simular a resposta do sistema imune inato em uma seção planar de tecido. Foi observada a completa captura dos workflow de simulação e tratamento dos dados de saída nos dois experimentos de controle. O ambiente permitiu a reprodução e adaptação dos experimentos em três níveis diferentes: a criação de novos experimentos utilizando a mesma estrutura do original; a definição de novos aplicativos que utilizam variações da estrutura do experimento original; reaproveitamento do fluxo de trabalho para alterações nos modelos e condições originais.