SimData
仿真数据
描述
的SimData对象包含模拟数据，其中包括时间和状态数据，以及元数据，例如记录状态的类型和名称或模拟期间使用的配置集。
您可以通过对象属性访问存储在对象中的时间数据、状态数据和元数据。使用点表示法查询对象属性或更改非只读属性。你也可以使用得到而且集命令。
的数组存储来自多个模拟运行的数据SimData对象。你可以使用任何SimData的数组上的函数SimData对象。
创建
创建一个SimData以下列方式之一获取对象。
返回一个
SimData对象在模拟模型后使用sbiosimulate．返回一个
SimData对象来模拟模型SimFunction对象．返回一个数组
SimData对象在多次随机集合运行后使用sbioensemblerun．方法模拟模型后，将模拟结果导出到命令行SimBiology模型分析器应用程序。
属性
对象的功能
addobservable |
向SimData中添加可观察表达式 |
显示 |
显示SimBiology对象的摘要 |
getdata |
获取仿真数据SimData对象 |
getsensmatrix |
得到三维灵敏度矩阵SimData对象 |
删除 |
删除模拟数据SimData使用表达式的对象 |
removebyname |
中按名称删除模拟数据SimData对象 |
renameobservable |
在SimData中重命名可观察对象 |
重新取样 |
将模拟数据重新采样到新的时间向量上 |
选择 |
从SimData使用表达式的对象 |
selectbyname |
根据名称选择仿真数据SimData对象 |
updateobservable |
更新SimData中的可观察表达式或单元 |
例子
使用先前的模拟结果初始化模拟
加载G蛋白模型。
sbioloadprojectgprotein.sbproj；
检查物种的初始数量。
m1。物种
ans = SimBiology物种阵列索引:隔间:名称:值:单位:1未命名的G 7000 2未命名的Gd 3000 3未命名的Ga 0 4未命名的RL 0 5未命名的L 6.022e+17 6未命名的R 10000 7未命名的Gbg 3000
只选择物种作为要记录模拟的状态。
Cs = getconfigset(m1);所有物种= sbioselect(m1，“类型”，“物种”）;cs.RuntimeOptions.StatesToLog = allspecies;
模拟模型。
Sd = sbiosimulation (m1);
属性的Data属性SimData对象sd得到最终时间点的状态。Data属性是米——- - - - - -n矩阵,米时间步长是多少n记录的数量。
finalData = sd.Data(end，:);
使用DataInfo属性获取记录状态的名称。
info = sd.DataInfo;
循环遍历物种并设置它们的初始值。
numSpecies = length(info);vObj = addvariant(m1，“initCond”）;为i = 1:numSpecies addcontent(vObj，{“物种”,信息{}。的名字,“价值”finalData(我)});结束提交(vObj, m1);
验证物种初始数量。
m1。物种
ans = SimBiology物种阵列索引:隔间:名称:值:单位:1未命名的G 8562.5 2未命名的Gd 0.109565 3未命名的Ga 1437.39 4未命名的RL 1820.54 5未命名的L 6.022e+17 6未命名的R 11.1125 7未命名的Gbg 1437.5
使用可观测数据计算模型模拟后的统计数据
sbioloadprojecttmdd_with_TO.sbproj
设定目标入住率(来)作为回应。
Cs = getconfigset(m1);cs.RuntimeOptions.StatesToLog =”到“；
获取给药信息。
D = getdose(m1，“每天”）;
扫描不同剂量使用SimBiology。场景对象。为此，首先参数化量剂量的性质。方法更改相应的参数值场景对象。
amountParam = addparameter(m1，“AmountParam”，“单位”, d.AmountUnits);d.Amount =“AmountParam”；d.Active = 1;doseSamples = SimBiology。场景(“AmountParam”linspace(0300、31));
创建一个SimFunction模拟模型。集来作为仿真输出。
%抑制模拟过程中发出的信息警告。警告(“关闭”，“SimBiology: SimFunction: DOSES_NOT_EMPTY”）;f = createSimFunction(m1,doseSamples，”到“d)
f = SimFunction参数:值类型单位名称 _______________ _____ _____________ ____________ {' AmountParam '} 1{“参数”}{‘nanomole}可见:单位名称类型 ______ _____________ _________________ {' “}{“参数”}{的无量纲}给:TargetName TargetDimension数量AmountValue AmountUnits _______________ ___________________________________ _______________ ___________ ____________ {' 等离子体。药物“}{”数量(例如，摩尔或分子)“}{”AmountParam“}1{”纳摩尔“}时间单位:天
警告(“上”，“SimBiology: SimFunction: DOSES_NOT_EMPTY”）;
使用产生的剂量量来模拟模型场景对象。在这种情况下，物体产生31种不同的剂量;因此，该模型被模拟了31次，并生成了一个SimData数组中。
doseTable = getttable (d);sd = f(doseSamples,cs.StopTime,doseTable)
SimBiology模拟数据阵列:31 × 1模型名称:TMDD记录数据:物种:0隔间:0参数:1灵敏度:0可观察性:0
绘制模拟结果图。还添加两条参考线，表示的安全性和有效性阈值来．在这个例子中，假设any来高于0.85的值是不安全的，任何值来低于0.15的值无效。
H = sbioplot(sd);时间= sd(1).时间;h.NextPlot =“添加”；safetyThreshold = plot(h，[min(time)， max(time)]，[0.85, 0.85]，“DisplayName的”，“安全阈值”）;effacythreshold = plot(h，[min(time)， max(time)]，[0.15, 0.15]，“DisplayName的”，“功效阈值”）;
对仿真结果进行后处理。找出哪些剂量是有效的，对应于来在安全性和有效性阈值范围内的反应。为此，向模拟数据中添加一个可观察表达式。
%抑制模拟过程中发出的信息警告。警告(“关闭”，“SimBiology: sbservices: SB_DIMANALYSISNOTDONE_MATLABFCN_UCON”）;newSD = addoobservable (sd，“stat1”，'max(TO) < 0.85 & min(TO) > 0.15'，“单位”，无量纲的）
SimBiology模拟数据阵列:31 × 1模型名称:TMDD记录数据:物种:0隔间:0参数:1灵敏度:0可观察性:1
addoobservable函数为每个对象计算新的可观察表达式SimData在sd并将计算结果作为new返回SimData数组,newSD，现在添加了可观察对象(stat1）.
的两个不同属性中存储可观察到的结果SimData对象。如果结果是标量值，则将它们存储在SimData。ScalarObservables．否则，它们被存储在SimData。VectorObservables．在本例中，stat1可观察表达式是标量值。
提取标量可观测值，并绘制它们与剂量量的关系。
scalarObs = vertcat(newSD.ScalarObservables);doseamount = generate(doseSamples);图绘制(doseAmounts.AmountParam scalarObs.stat1,“o”，“MarkerFaceColor”，“b”）
该图显示了50到180纳摩尔的剂量来在目标疗效和安全阈值范围内的反应。
你可以用不同的阈值来更新可观察表达式。该函数重新计算表达式并在newSimData对象数组。
newSD2 = updateobservable(newSD，“stat1”，'max(TO) < 0.75 & min(TO) > 0.30'）;
重命名可观察表达式。该函数重命名可观察对象，更新任何引用重命名可观察对象的表达式(如果适用)，并以newSimData对象数组。
newSD3 = renameobservable(newSD2，“stat1”，“EffectiveDose”）;
恢复警告设置。
警告(“上”，“SimBiology: sbservices: SB_DIMANALYSISNOTDONE_MATLABFCN_UCON”）;
版本历史
在R2007b中引入
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