Computational models are essential to engineer predictable biological systems and to scale up this process for complex systems. Computational modeling often requires expert knowledge and data to build models. Clearly, manual creation of models is not scalable for large designs. Despite several automated model construction approaches, computational methodologies to bridge knowledge in design repositories and the process of creating computational models have still not been established. This paper describes a workflow for automatic generation of computational models of genetic circuits from data stored in design repositories using existing standards. This workflow leverages the software tool SBOLDesigner to build structural models that are then enriched by the Virtual Parts Repository API using Systems Biology Open Language (SBOL) data fetched from the SynBioHub design repository. The iBioSim software tool is then utilized to convert this SBOL description into a computational model encoded using the Systems Biology Markup Language (SBML). Finally, this SBML model can be simulated using a variety of methods. This workflow provides synthetic biologists with easy to use tools to create predictable biological systems, hiding away the complexity of building computational models. This approach can further be incorporated into other computational workflows for design automation.

中文翻译：

---

用于自动生成基因设计模型的计算工作流程。

计算模型对于设计可预测的生物系统以及为复杂系统扩展此过程至关重要。计算建模通常需要专家知识和数据来构建模型。显然，对于大型设计而言，手动创建模型是不可扩展的。尽管有几种自动化的模型构建方法，但仍未建立在设计资料库中桥接知识的计算方法和创建计算模型的过程。本文介绍了一种工作流程，该流程可使用现有标准根据设计存储库中存储的数据自动生成遗传电路的计算模型。该工作流程利用软件工具SBOLDesigner来构建结构模型，然后使用从SynBioHub设计存储库中提取的系统生物学开放语言（SBOL）数据通过虚拟零件存储库API进行充实。然后，利用iBioSim软件工具将该SBOL描述转换为使用系统生物学标记语言（SBML）编码的计算模型。最后，可以使用多种方法来模拟该SBML模型。该工作流程为合成生物学家提供了易于使用的工具，以创建可预测的生物系统，从而避免了构建计算模型的复杂性。该方法可以进一步合并到其他计算工作流程中，以实现设计自动化。然后，利用iBioSim软件工具将该SBOL描述转换为使用系统生物学标记语言（SBML）编码的计算模型。最后，可以使用多种方法来模拟该SBML模型。该工作流程为合成生物学家提供了易于使用的工具，以创建可预测的生物系统，从而避免了构建计算模型的复杂性。该方法可以进一步合并到其他计算工作流程中，以实现设计自动化。然后，利用iBioSim软件工具将该SBOL描述转换为使用系统生物学标记语言（SBML）编码的计算模型。最后，可以使用多种方法来模拟该SBML模型。该工作流程为合成生物学家提供了易于使用的工具，以创建可预测的生物系统，从而避免了构建计算模型的复杂性。可以将这种方法进一步合并到其他计算工作流程中以进行设计自动化。