Enige om standard for testing av datasimuleringer av stoffskiftet

- At vi nå har blitt enige om en felles standard for slik testing, gjør at det blir lettere å sammenligne modeller, både med hverandre, og med ulike organismer i virkeligheten. Dermed blir det også lettere å stole på modellene, som er viktig i digitaliseringen av biologisk kunnskap for å forbedre produksjonsbiologi så som fiskeoppdrett, sier NMBU-forsker Jon Olav Vik. Han er en av medforfatterne på artikkelen i Nature Biotechnology, og leder for prosjektet "den digitale laksen" innenfor det nasjonale konsortiet for bioteknologi, Senter for Digitalt Liv Norge.

Nature Biotechnology-artikkelen handler om et testsystem for matematiske datasimuleringer av stoffskiftet hos ulike organismer. Testsystemet kalles Memote, som står for metabolic model testing. 

Digitale verktøy i forskning på fiskeoppdrett

Memote brukes allerede ved NMBU i et prosjekt som forsker på laks og laksefôr. Her brukes digitale verktøy for å samle inn og analysere store mengder data, eksperimentelle resultater og matematiske prediksjoner. Målene er blant annet å bidra til en bedret fiskeoppdrett, mer målrettet utvikling av nytt og bærekraftig fiskefôr, og miljøovervåkning i havet.

- I digital laks-prosjektet bruker vi Memote til å dokumentere at våre modeller stemmer med laksens virkelighet når det gjelder hva den kan fordøye, hvilke biomolekyler den kan bygge opp, osv. Dette er viktig når man skal prøve ut nye fôringredienser, slik f.eks. våre kolleger i NMBU-prosjektet Foods of Norway forsker på, sier Vik.

- Faktisk lager vi testene før vi lager modellen, slik at testsamlingen utgjør en spesifikasjon av hva laksen "kan" så langt vi kjenner til. Så forsøker vi å fikse bugs: få modellen til å klare det laksen kan, og ikke klare ting som laksen ikke kan.

Den nye, felles standarden for matematiske datasimuleringer av stoffskiftet hos ulike organismer utvikles av en verdensledende forskergruppe, med oppslutning fra store, internasjonale forskergrupper. Standarden gjør det lettere for forskere verden over å snakke samme språk.