อินเทอร์เฟซโมเดลการออกแบบเพื่อเชื่อมต่อเอ็นจิ้นและโมเดลตามอำเภอใจใน Python [32 ]. สำหรับแพ็คเกจที่จะนำมาใช้ซ้ำได้ในหลายรุ่นหรือหลายสภาพแวดล้อมโดยใช้เทคโนโลยีที่มีอยู่ในปัจจุบัน จำเป็นต้องพัฒนาแบบโมดูลาร์ด้วย เพื่อให้สามารถประกอบฟังก์ชันเดียวกันในรูปแบบต่างๆ ในซอฟต์แวร์ระดับสูงเพื่อแก้ไขปัญหาต่างๆ ในขณะที่ลดความซ้ำซ้อนระหว่างกัน เนื้อหาทั้งหม เซลล์ ดของรหัสชุมชนจนกว่าการทำงานร่วมกันจะทำให้ได้แบบจำลองที่ทำซ้ำได้ขนาดใหญ่หรือหลายขนาด การเข้าถึงและการแบ่งปันการจำลองเป็นขั้นตอนที่ช่วยให้เราเข้าใจระบบทางชีววิทยาต่างๆ ได้ดีขึ้นในขณะที่ชุมชนการสร้างแบบจำลองเติบโตและมีความหลากหลาย การทำให้เวิร์กโฟลว์ ข้อมูล และผลลัพธ์จากการจำลองเข้าถึงได้ง่ายขึ้นจึงมีความสำคัญมากขึ้น การทำความเข้าใจจุดแข็งและจุดอ่อนของวิธีการและแพลตฟอร์มการคำนวณที่แตกต่างกันมีความสำคัญเนื่องจากตัวเลือกนี้อาจมีผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์ของแบบจำลอง[33 ] สำหรับผู้ที่เพิ่งเริ่มใช้เครื่องมือจำลองทางชีววิทยา การเข้าถึงแบบจำลองต่างๆ ช่วยให้เปรียบเทียบแพ็กเกจต่างๆ ได้ดีขึ้น และแยกแยะได้ว่าซอฟต์แวร์ใดอาจทำงานได้ดีที่สุดสำหรับคำถามการวิจัยเฉพาะของตนรูปที่ 2 . เอาต์พุตจากแบบจำลองเชิงพื้นที่ในระดับต่างๆ และใช้วิธีการต่างๆ แสดงภาพแบบโต้ตอบในรูปแบบ 3 มิติในเว็บเบราว์เซอร์โดยใช้โปรแกรมดู Simularium (a) การจำลองตามตัวแทนของ PhysiCell ของ เซลล์ในเนื้อเยื่อ[36] (b) การ จำลองเมมเบรนที่ใช้อนุภาค CG กำหนดพารามิเตอร์จากแบบจำลองกลศาสตร์ต่อเนื่อง[22] (c) การจำลองไซโตสเกเลทัลของ MEDYAN ของ เส้นใยแอกติน ที่เชื่อม โยงข้าม [37] (d) การจำลอง การแพร่กระจายปฏิกิริยาของ SpringSaLaD ของการเปลี่ยนเฟสของของเหลวและของเหลว[38] (e)การจำลองการแพร่กระจายของปฏิกิริยา ReaDDy ของแอกติน [ 19 ](f) การจำลองโครงร่างไซโตสเกเลทัลของไซโตซิมของแอกตินในเอนโดไซโตซิสที่อาศัยแคลทริน [สรุป: การจำลองเชิงพื้นที่มีประโยชน์และทรงพลังอยู่แล้ว แต่ยังมีงานอีกมากที่ต้องทำเพื่อทำให้เป็นประชาธิปไตยและการทำงานร่วมกันการจำลองเชิงพื้นที่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญมากมายเกี่ยวกับระบบทางชีววิทยาในช่วงเวลาและความยาวที่หลากหลาย เพื่อเก็บเกี่ยวผลประโยชน์ที่ใหญ่ที่สุดจากความพยายามที่น่าประทับใจของชุมชน แบบจำลองเหล่านี้ต้องเข้าถึงได้และนำมาใช้ซ้ำ