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The FLAME-accelerated signalling tool (FaST) for facile parallelisation of flexible agent-based models of cell signalling.
npj Systems Biology and Applications ( IF 4 ) Pub Date : 2020-04-20 , DOI: 10.1038/s41540-020-0128-x
Gavin Fullstone 1, 2 , Cristiano Guttà 1 , Amatus Beyer 1 , Markus Rehm 1, 2
Affiliation  

Agent-based modelling is particularly adept at modelling complex features of cell signalling pathways, where heterogeneity, stochastic and spatial effects are important, thus increasing our understanding of decision processes in biology in such scenarios. However, agent-based modelling often is computationally prohibitive to implement. Parallel computing, either on central processing units (CPUs) or graphical processing units (GPUs), can provide a means to improve computational feasibility of agent-based applications but generally requires specialist coding knowledge and extensive optimisation. In this paper, we address these challenges through the development and implementation of the FLAME-accelerated signalling tool (FaST), a software that permits easy creation and parallelisation of agent-based models of cell signalling, on CPUs or GPUs. FaST incorporates validated new agent-based methods, for accurate modelling of reaction kinetics and, as proof of concept, successfully converted an ordinary differential equation (ODE) model of apoptosis execution into an agent-based model. We finally parallelised this model through FaST on CPUs and GPUs resulting in an increase in performance of 5.8× (16 CPUs) and 53.9×, respectively. The FaST takes advantage of the communicating X-machine approach used by FLAME and FLAME GPU to allow easy alteration or addition of functionality to parallel applications, but still includes inherent parallelisation optimisation. The FaST, therefore, represents a new and innovative tool to easily create and parallelise bespoke, robust, agent-based models of cell signalling.

中文翻译:

FLAME加速信号工具(FaST),用于基于灵活代理的细胞信号模型的轻松并行化。

基于代理的建模特别擅长于对细胞信号通路的复杂特征进行建模,而异质性,随机性和空间效应很重要,因此增加了我们对这种情况下生物学决策过程的理解。但是,基于代理的建模通常在计算上难以实现。在中央处理单元(CPU)或图形处理单元(GPU)上的并行计算可以提供一种手段来提高基于代理的应用程序的计算可行性,但通常需要专业的编码知识和广泛的优化。在本文中,我们通过开发和实施FLAME加速信号工具(FaST)来应对这些挑战,该软件可轻松在CPU或GPU上创建和并行化基于代理的细胞信号模型。FaST结合了经过验证的基于试剂的新方法,可对反应动力学进行精确建模,并且作为概念验证,已成功地将凋亡执行的普通微分方程(ODE)模型转换为基于试剂的模型。我们最终通过FaST在CPU和GPU上并行化了该模型,从而分别将性能提高了5.8倍(16个CPU)和53.9倍。FaST充分利用了FLAME和FLAME GPU使用的X机通信方法,可以轻松地为并行应用程序更改或添加功能,但仍包括固有的并行化优化。因此,FaST代表了一种新颖的创新工具,可轻松创建和并行化定制的,可靠的,基于代理的细胞信号传导模型。为了精确建模反应动力学,并作为概念证明,成功地将细胞凋亡执行的普通微分方程(ODE)模型转换为基于代理的模型。我们最终通过FaST在CPU和GPU上并行化了该模型,从而分别将性能提高了5.8倍(16个CPU)和53.9倍。FaST充分利用了FLAME和FLAME GPU使用的X机通信方法,可以轻松地为并行应用程序更改或添加功能,但仍包括固有的并行化优化。因此,FaST代表了一种新颖的创新工具,可轻松创建和并行化定制的,可靠的,基于代理的细胞信号传导模型。为了精确建模反应动力学,并作为概念证明,成功地将细胞凋亡执行的普通微分方程(ODE)模型转换为基于代理的模型。我们最终通过FaST在CPU和GPU上并行化了该模型,从而分别将性能提高了5.8倍(16个CPU)和53.9倍。FaST充分利用了FLAME和FLAME GPU使用的X机通信方法,可以轻松地为并行应用程序更改或添加功能,但仍包括固有的并行化优化。因此,FaST代表了一种新颖的创新工具,可轻松创建和并行化定制的,可靠的,基于代理的细胞信号传导模型。我们最终通过FaST在CPU和GPU上并行化了该模型,从而分别将性能提高了5.8倍(16个CPU)和53.9倍。FaST充分利用了FLAME和FLAME GPU使用的X机通信方法,可以轻松地为并行应用程序更改或添加功能,但仍包括固有的并行化优化。因此,FaST代表了一种新颖的创新工具,可轻松创建和并行化定制的,可靠的,基于代理的细胞信号传导模型。我们最终通过FaST在CPU和GPU上并行化了该模型,从而分别将性能提高了5.8倍(16个CPU)和53.9倍。FaST充分利用了FLAME和FLAME GPU使用的X机通信方法,可以轻松地为并行应用程序更改或添加功能,但仍包括固有的并行化优化。因此,FaST代表了一种新颖的创新工具,可轻松创建和并行化定制的,可靠的,基于代理的细胞信号传导模型。但仍然包括固有的并行化优化。因此,FaST代表了一种新颖的创新工具,可轻松创建和并行化定制的,可靠的,基于代理的细胞信号传导模型。但仍然包括固有的并行化优化。因此,FaST代表了一种新颖的创新工具,可轻松创建和并行化定制的,可靠的,基于代理的细胞信号传导模型。
更新日期:2020-04-24
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