Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.18419/opus-6430
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dc.contributor.advisorErtl, Thomas (Prof. Dr.)de
dc.contributor.authorFalk, Martin Samuelde
dc.date.accessioned2013-07-15de
dc.date.accessioned2016-03-31T10:26:10Z-
dc.date.available2013-07-15de
dc.date.available2016-03-31T10:26:10Z-
dc.date.issued2013de
dc.identifier.other391114654de
dc.identifier.urihttp://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-84749de
dc.identifier.urihttp://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/6447-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.18419/opus-6430-
dc.description.abstractA better understanding of the internal mechanisms and interplays within a single cell is key to the understanding of life. The focus of this thesis lies on the mechanism of cellular signal transduction, i.e. relaying a signal from outside the cell by different means of transport toward its target inside the cell. Besides experiments, understanding can also be achieved by numerical simulations of cellular behavior which require theoretical models to be designed and evaluated. This is where systems biology closely relates and depends on recent research results in computer science in order to deal with the modeling, the simulation, and the analysis of the computational results. Since a single cell can consist of billions of atoms, the simulation of intracellular processes requires a simplified, mesoscopic model. The simulation domain has to be three dimensional to consider the spatial, possibly asymmetric, intracellular architecture filled with individual particles representing signaling molecules. In contrast to continuous models defined by systems of partial differential equations, a particle-based model allows tracking individual molecules moving through the cell. The overall process of signal propagation usually requires between minutes and hours to complete, but the movement of molecules and the interactions between them have to be determined in the microsecond range. Hence, the computation of thousands of consecutive time steps is necessary, requiring several hours or even days of computational time for a non-parallel simulation. To speed up the simulation, the parallel hardware of current central processing units (CPUs) and graphics processing units (GPUs) can be employed. Finally, the resulting data has to be analyzed by domain experts and, therefore, has to be represented in meaningful ways. Typical prevalent analysis methods include the aggregation of the data in tables or simple 2D graph plots, sometimes 3D plots for continuous data. Despite the fact that techniques for interactive visualization of data in 3D are well-known, so far none of the methods have been applied to the biological context of single cell models and specialized visualizations fitted to the experts’ need are missing. Another issue is the hardware available to the domain experts that can be used for the task of visualizing the increasing amount of time-dependent data resulting from simulations. It is important that the visualization keeps up with the simulations to ensure that domain experts can still analyze their data sets. To deal with the massive amount of data to come, compute clusters will be necessary with specialized hardware dedicated to data visualization. It is, thus, important, to develop visualization algorithms for this dedicated hardware, which is currently available as GPU. In this thesis, the computational power of recent many-core architectures (CPUs and GPUs) is harnessed for both the simulation and the visualizations. Novel parallel algorithms are introduced to parallelize the spatio-temporal, mesoscopic particle simulation to fit the architectures of CPU and GPU in a similar way. Besides molecular diffusion, the simulation considers extracellular effects on the signal propagation as well as the import of molecules into the nucleus and a dynamic cytoskeleton. An extensive comparison between different configurations is performed leading to the conclusion that the usage of GPUs is not always beneficial. For the visual data analysis, novel interactive visualization techniques were developed to visualize the 3D simulation results. Existing glyph-based approaches are combined in a new way facilitating the visualization of the individual molecules in the interior of the cell as well as their trajectories. A novel implementation of the depth of field effect combined with additional depth cues and coloring aid the visual perception and reduce visual clutter. To obtain a continuous signal distribution from the discrete particles, techniques known from volume rendering are employed. The visualization of the underlying atomic structures provides new detailed insights and can be used for educational purposes besides showing the original data. A microscope-like visualization allows for the first time to generate images of synthetic data similar to images obtained in wet lab experiments. The simulation and the visualizations are merged into a prototypical framework, thereby supporting the domain expert during the different stages of model development, i.e. design, parallel simulation, and analysis. Although the proposed methods for both simulation and visualization were developed with the study of single-cell signal transduction processes in mind, they are also applicable to models consisting of several cells and other particle-based scenarios. Examples in this thesis include the diffusion of drugs into a tumor, the detection of protein cavities, and molecular dynamics data from laser ablation simulations, among others.en
dc.description.abstractEin besseres Verständnis der internen Mechanismen und der Wechselwirkungen innerhalb einer einzelnen Zelle kann als Voraussetzung gesehen werden, um das Leben an sich verstehen zu können. Als ein Beitrag dazu beschäftigt sich diese Dissertation mit dem Mechanismus der zellulären Signaltransduktion. Neben Experimenten im Labor können auch numerische Simulationen von zellulärem Verhalten genutzt werden, um neue Einsichten und ein besseres Verständnis zu gewinnen. Solche Simulationen setzen jedoch voraus, dass theoretische Modelle entworfen und ausgewertet werden. An diesem Punkt wird klar, dass die Systembiologie von aktuellen Forschungsergebnissen der Informatik profitiert und auch abhängig ist, um die Modellierung, die Simulation und die Analyse der berechneten Ergebnisse zu bewältigen. Die Simulation intrazellulärer Prozesse erfordert heutzutage noch ein vereinfachtes, mesoskopisches Zellmodell, da eine einzelne Zelle aus mehreren Milliarden Atomen bestehen kann. Um die räumliche, möglicherweise auch asymmetrische Architektur der Zelle zu berücksichtigen, müssen sowohl das Simulationsgebiet als auch die Simulation dreidimensional sein. Der gesamte Prozess einer Signalübertragung innerhalb der Zelle benötigt in der Realität zwischen wenigen Minuten und mehreren Stunden. Die Bewegungen der Moleküle sowie die Interaktionen zwischen ihnen müssen jedoch mit einer Zeitauflösung von wenigen Mikrosekunden berücksichtigt werden. Daraus folgt, dass die Auswertung von tausenden aufeinanderfolgenden Zeitschritten notwendig ist, deren Berechnung mit einer sequentiellen Simulation einige Stunden oder sogar Tage benötigen würde. Um die Simulationen zu beschleunigen, kann die parallele Hardware heutiger Hauptprozessoren (CPUs) und Grafikprozessoren (GPUs) eingesetzt werden. Im Anschluss an die Simulation müssen die resultierenden Daten von Experten analysiert und möglichst aussagekräftig dargestellt werden. Zu den gängigen Analyseverfahren zählen neben der Darstellung in Tabellen auch einfache 2D-Liniendiagrammen und für kontinuierliche Daten darüber hinaus dreidimensionale Graphen. Obwohl Techniken für die interaktive Visualisierung von 3D-Daten bekannt sind, wurde bislang keine der Methoden im Kontext eines biologischen Zellmodells eingesetzt. Ein weiteres Problem stellt die den Experten zur Verfügung stehende Hardware dar, welche für die Visualisierung der stets zunehmenden Menge an zeitabhängigen Simulationsdaten verwendet werden kann. Es ist jedoch von großer Bedeutung, dass die Visualisierung mit der Entwicklung der Simulationen Schritt hält, um sicherzustellen, dass Experten ihre Daten weiterhin analysieren können. Um die zukünftigen enormen Datenmengen zu bewältigen, wird der Einsatz von Compute Clusters notwendig sein, die über eine spezialisierte Hardware für die Datenvisualisierung verfügen. Daher ist die Entwicklung von Visualisierungsalgorithmen für so eine spezialisierte Hardware wichtig, die heute in Form von GPUs bereits verfügbar ist. In dieser Dissertation wird die Rechenleistung der jüngsten Architekturen von Mehrkernprozessoren (sowohl CPUs als auch GPUs) für die Simulation wie auch für die Visualisierung eingesetzt. Neue parallele Algorithmen werden vorgestellt, die zur Parallelisierung der räumlich-zeitlichen, mesoskopischen Partikelsimulation auf CPU und GPU in ähnlicher Weise eingesetzt werden können. Ein ausführlicher Vergleich führt zu dem Schluss, dass die Verwendung der GPU nicht in allen Fällen nutzbringend ist. Für die visuelle Datenanalyse der 3D-Simulationsergebnisse wurden neue interaktive Visualisierungstechniken entwickelt. Bereits existierende, glyphbasierte Ansätze wurden in einer neuen Weise kombiniert, um die Visualisierung der individuellen Moleküle und ihre Trajektorien zu ermöglichen. Der Effekt der Schärfentiefe kann mit zusätzlichen Tiefenhinweisen und Einfärbungen kombiniert werden, um die visuelle Wahrnehmung zu unterstützen. Techniken für die Darstellung von Volumendaten werden zur Visualisierung einer kontinuierlichen Signalverteilung eingesetzt. Die Visualisierung der Atomstrukturen der einzelnen Moleküle bietet neue Einsichten in das zelluläre Innenleben und kann für pädagogische Zwecke eingesetzt werden. Eine mikroskop-ähnliche Visualisierung erlaubt die Generierung von Bildern aus synthetischen Daten, die denen aus Laborversuchen nur wenig nachstehen. Die Simulation und die verschiedenen Visualisierungen wurden in einem prototypischen System vereinigt. Obwohl die vorgestellten Simulations- und Visualisierungsmethoden mit dem Ziel, die Signalübertragungsprozesse innerhalb einer Zelle zu studieren, entwickelt wurden, können sie auch auf Modelle, bestehend aus mehreren Zellen, und andere partikelbasierten Szenarien angewendet werden. Die Diffusion von Medikamenten in Tumoren, die Erkennung von Hohlräumen in Proteinen und die Darstellung von Molekulardynamikdaten (MD) aus Laserablationssimulationen sind nur einige Beispiele, die in dieser Arbeit angeführt werden.de
dc.language.isoende
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessde
dc.subject.classificationVisualisierung , Computersimulation , Systembiologie , Signaltransduktionde
dc.subject.ddc004de
dc.subject.otherGPGPU , Modellentwicklungde
dc.subject.otherScientific Visualization , GPGPU , Simulation , Systems Biology , Model Development , Signal Transductionen
dc.titleVisualization and mesoscopic simulation in systems biologyen
dc.title.alternativeVisualisierung und mesoskopische Simulation in der Systembiologiede
dc.typedoctoralThesisde
ubs.dateAccepted2013-04-29de
ubs.fakultaetZentrale Universitätseinrichtungende
ubs.institutVisualisierungsinstitut der Universität Stuttgartde
ubs.opusid8474de
ubs.publikation.typDissertationde
ubs.thesis.grantorStuttgart Research Centre for Simulation Technology (SRC SimTech)de
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