NCA参数和计算模型适合PK / PD数据使用SimBiology模型分析仪- MATLAB和Simulink MathWorks法国金宝appgydF4y2Ba

NCA参数和计算模型适合分析仪使用SimBiology PK / PD数据模型gydF4y2Ba

这个例子展示了如何执行noncompartmental分析计算NCA参数和估计肿瘤生长模型gydF4y2Ba[1]gydF4y2Ba从实验数据使用非线性回归参数gydF4y2BaSimBiology模型分析gydF4y2Ba应用程序。gydF4y2Ba

肿瘤的生长模型gydF4y2Ba

在这个例子中是SimBiology使用的模型gydF4y2Ba^®gydF4y2Ba实现的药代动力学/药效学(PK / PD)模型通过维et al .量化的抗癌药物对肿瘤生长动力学的影响gydF4y2Ba在活的有机体内gydF4y2Ba动物研究。两舱制模型描述的药物药物动力学与IV丸剂量和线性消除(gydF4y2Ba柯gydF4y2Ba)gydF4y2Ba中央gydF4y2Ba隔间。肿瘤的生长是一个两相的过程,最初指数增长紧随其后的是线性增长。肿瘤细胞增殖的生长速率是描述gydF4y2Ba

$\frac{{lgydF4y2Ba}_{0gydF4y2Ba} *gydF4y2Ba {xgydF4y2Ba}_{1gydF4y2Ba}}{{(gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba +gydF4y2Ba {(gydF4y2Ba \frac{{lgydF4y2Ba}_{0gydF4y2Ba}}{{lgydF4y2Ba}_{1gydF4y2Ba}} *gydF4y2Ba wgydF4y2Ba)gydF4y2Ba}^{ψgydF4y2Ba}]gydF4y2Ba}^{\frac{1gydF4y2Ba}{ψgydF4y2Ba}}}$

lgydF4y2Ba_0gydF4y2Ba,gydF4y2BalgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba,Ψ肿瘤生长参数,gydF4y2BaxgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba肿瘤细胞增殖的重量,gydF4y2BawgydF4y2Ba肿瘤是总重量。没有任何药物,肿瘤的增殖细胞,也就是说,gydF4y2BawgydF4y2Ba=gydF4y2BaxgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba。在一种抗癌剂,增殖细胞的一小部分转化为nonproliferating细胞。这种转变的速度被认为是一个函数的血浆中药物浓度和疗效的因素gydF4y2BakgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba。nonproliferating细胞gydF4y2Bax2gydF4y2Ba经过一系列的运输阶段(gydF4y2Bax3gydF4y2Ba和gydF4y2Bax4gydF4y2Ba),最后从系统中清除。的材料运输车厢被建模为一个一阶过程的速率常数gydF4y2BakgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

SimBiology模型使肿瘤生长的药效学:这些调整gydF4y2Ba

而不是定义肿瘤重量的总和gydF4y2Bax1gydF4y2Ba,gydF4y2Bax2gydF4y2Ba,gydF4y2Bax3gydF4y2Ba,gydF4y2Bax4gydF4y2Ba,该模型定义了名为肿瘤重量的反应gydF4y2Ba增加gydF4y2Ba,gydF4y2Ba零→tumor_weightgydF4y2Ba反应速率gydF4y2Ba $(gydF4y2Ba \frac{2gydF4y2Ba *gydF4y2Ba {lgydF4y2Ba}_{1gydF4y2Ba} *gydF4y2Ba {lgydF4y2Ba}_{0gydF4y2Ba} *gydF4y2Ba {xgydF4y2Ba}_{1gydF4y2Ba}^{2gydF4y2Ba}}{{lgydF4y2Ba}_{1gydF4y2Ba} +gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba *gydF4y2Ba {lgydF4y2Ba}_{0gydF4y2Ba} *gydF4y2Ba {xgydF4y2Ba}_{1gydF4y2Ba}})gydF4y2Ba *gydF4y2Ba tgydF4y2Ba ugydF4y2Ba 米gydF4y2Ba ogydF4y2Ba rgydF4y2Ba_gydF4y2Ba wgydF4y2Ba egydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ggydF4y2Ba hgydF4y2Ba tgydF4y2Ba$ 。gydF4y2Ba
tumor_weightgydF4y2Ba肿瘤是总重量,gydF4y2BaxgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba肿瘤细胞增殖的重量,gydF4y2BalgydF4y2Ba_0gydF4y2Ba,gydF4y2BalgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba是肿瘤生长参数。gydF4y2Ba
同样,模型定义了名为肿瘤重量减少的反应gydF4y2Ba衰变gydF4y2Ba,gydF4y2Batumor_weight→零gydF4y2Ba反应速率gydF4y2BakgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba*gydF4y2BaxgydF4y2Ba_4gydF4y2Ba。常数gydF4y2BakgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba远期利率参数,gydF4y2BaxgydF4y2Ba_4gydF4y2Ba是最后一个物种的一系列交通减少肿瘤的重量。gydF4y2Ba
柯gydF4y2Ba是一个函数的间隙和中央室的体积:gydF4y2Ba克= Cl_Central /中央gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

PK / PD数据描述gydF4y2Ba

实验(合成)测量数据包含八个病人有三个反应:测定药物浓度在中央室,在外围隔间,测量肿瘤的重量。还包含定量的数据信息,每一个病人接受静脉注射剂量在第七天。gydF4y2Ba

数据集包含下面的列。gydF4y2Ba

IDgydF4y2Ba——病人idgydF4y2Ba
时间gydF4y2Ba——的时候测量gydF4y2Ba
CentralConcgydF4y2Ba——中央室中的药物浓度gydF4y2Ba
PeripheralConcgydF4y2Ba——周边室中的药物浓度gydF4y2Ba
剂量gydF4y2Ba——为每个病人剂量信息gydF4y2Ba
k1gydF4y2Ba和gydF4y2BaCl_CentralgydF4y2Ba——变体列包含与具体的参数值gydF4y2Bak1gydF4y2Ba和gydF4y2BaCl_CentralgydF4y2Ba。gydF4y2Ba

南gydF4y2Ba值没有测量或没有使用剂量。gydF4y2Ba

负载肿瘤生长模型和数据gydF4y2Ba

在命令行输入:gydF4y2Ba

simBiologyModelAnalyzer (gydF4y2Ba“tumor_growth_fitPKPD.sbproj”gydF4y2Ba);gydF4y2Ba

SimBiology模型分析gydF4y2Ba打开。在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,gydF4y2Ba模型gydF4y2Ba文件夹中包含gydF4y2Ba肿瘤的生长模型gydF4y2Ba和gydF4y2BaData1gydF4y2Ba文件夹包含实验数据和剂量信息。gydF4y2Ba
分类数据列,这些变量可以使用分类gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba项目后面的例子。应用程序执行适当的(如自动分类gydF4y2BaIDgydF4y2Ba,gydF4y2Ba时间gydF4y2Ba,gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba列)。但对于测量响应数据列等gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba,您需要手动分类作为因变量。要做到这一点,首先打开数据表如下。在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,展开gydF4y2BaData1gydF4y2Ba文件夹,双击gydF4y2BaDatasheet1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
在gydF4y2BaData1gydF4y2Ba表,双击gydF4y2Ba分类gydF4y2Ba下gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba。选择gydF4y2Ba依赖gydF4y2Ba。重复相同的过程gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba和gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba。你可以离开gydF4y2Bak1gydF4y2Ba和gydF4y2BaCl_CentralgydF4y2Ba列设置。gydF4y2Ba
请注意gydF4y2Ba

这个应用程序已经自动分类:gydF4y2Ba
- 的gydF4y2BaIDgydF4y2Ba列gydF4y2Ba集团gydF4y2Ba(分组变量)。gydF4y2Ba
- 的gydF4y2Ba时间gydF4y2Ba列gydF4y2Ba独立的gydF4y2Ba(独立变量)。gydF4y2Ba
- 的gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba列gydF4y2Badose1gydF4y2Ba(定量变量)。如果有超过一个剂量列,他们可分为gydF4y2Badose2gydF4y2Ba,gydF4y2Badose3gydF4y2Ba,等等。gydF4y2Ba

可视化实验数据gydF4y2Ba

在加载数据之后,您可以可视化测量响应。gydF4y2Ba

在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,单击gydF4y2BaData1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba家gydF4y2Ba选项卡,gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba部分,单击gydF4y2Ba时间gydF4y2Ba情节。应用程序生成一个情节的三种反应,即:gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba,gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba,gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba。gydF4y2Ba
在默认的时间曲线图,gydF4y2Ba反应gydF4y2Ba对应测量反应和使用不同的线风格绘制。gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba是指不同群体(8个病人)数据和绘制使用不同的颜色。gydF4y2Ba

提示gydF4y2Ba

情节是目前支持的数据出现在应用程序的工作区。情节并不快照。当数据(实验数据或仿真结果)被移除或改变,故事情节也根据基础数据的变化更新。gydF4y2Ba

定制数据可视化gydF4y2Ba

本节中的步骤是可选的,没有必要的配件。你可以定制情节,使其更清晰。例如,您可以绘制PD数据(gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba)在不同的轴比PK数据(gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba和gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba)。为此,创建两个不同的组(gydF4y2Ba集gydF4y2Ba)的反应,第一组只包含gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba第二集包含gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba和gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba。gydF4y2Ba

右键单击gydF4y2BaTumorWeight(克)gydF4y2Ba在gydF4y2Ba反应gydF4y2Ba表并选择gydF4y2Ba创建新组gydF4y2Ba。这个应用程序创建gydF4y2Ba组1gydF4y2Ba和gydF4y2Ba组2gydF4y2Ba。gydF4y2Ba组1gydF4y2Ba只包含gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba,现在绘制在不同的轴上gydF4y2Ba组2gydF4y2Ba,其中包含gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba和gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba。gydF4y2Ba
的gydF4y2Ba视觉通道gydF4y2Ba表现在包含gydF4y2Ba集gydF4y2Ba。这个表是所有切片变量的汇总表,目前在情节和相应的情节风格。在当前的阴谋,切片变量gydF4y2Ba集gydF4y2Ba,gydF4y2Ba反应gydF4y2Ba,gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

提示gydF4y2Ba

您可以使用不同的切片数据切片变量。每个切片变量出现在故事情节有不同的视觉gydF4y2Ba风格gydF4y2Ba(或通道),如颜色、线条、以及轴的位置。切变量可以表示的属性数据,如反应或场景(即组或模拟运行)。切变量也可以协变量或参数值与一个场景或一组相关。默认情况下,应用程序提供了切变量不同的响应变量和不同场景的绘制数据。您可以添加其他视觉风格(或渠道)的反应和相关的参数或变量协变量集。gydF4y2Ba

还可以组织根据不同的剂量反应,病人接受。有三个不同剂量组:30,75和150毫克。gydF4y2Ba

在gydF4y2Ba视觉通道gydF4y2Ba表,gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba行,双击空单元并选择gydF4y2Ba颜色gydF4y2Ba。出现一个红色指示器因为另一个切片变量(gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba)具有相同的情节风格。明确的风格(视觉通道)gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba通过选择空的。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba表,应用自动封存的剂量。集gydF4y2Ba数量的垃圾箱gydF4y2Ba来gydF4y2Ba3gydF4y2Ba。你现在可以看到剂量量影响肿瘤的大小。剂量越高,肿瘤越小。gydF4y2Ba
你也可以查询相应的剂量组从每一行通过展示其数据提示。新闻gydF4y2BaCtrlgydF4y2Ba并点击一个蓝线来显示其数据提示。删除它,gydF4y2BaCtrlgydF4y2Ba+gydF4y2Ba点击gydF4y2Ba再一次在同一个地方。gydF4y2Ba

执行Noncompartmental分析(NCA)gydF4y2Ba

使用药物药代动力学数据,您可以估计NCA参数。NCA模型无关的,并能洞察药物药物动力学基本假设。您可以使用一些NCA结果初步估计当校准模型数据,稍后讨论在这个例子。对细节的列表可用NCA参数及其公式,明白了gydF4y2BaNoncompartmental分析gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

NCA程序设置gydF4y2Ba

在gydF4y2Ba家gydF4y2Ba选项卡上,选择gydF4y2Ba程序gydF4y2Ba>gydF4y2BaNon-Compartmental分析gydF4y2Ba。一个新项目(gydF4y2BaProgram1gydF4y2Ba)出现。gydF4y2Ba
的gydF4y2Ba数据gydF4y2Ba设置gydF4y2Ba程序的步骤定义了数据集用于NCA分析。在这个例子中,程序自动选择gydF4y2BaData1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
的gydF4y2BaNCAgydF4y2Ba执行gydF4y2Ba协会和算法步骤定义了数据列的细节。在gydF4y2Ba定义gydF4y2Ba表,设置gydF4y2Ba浓度gydF4y2Ba来gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba。离开其他设置不变。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba家gydF4y2Ba选项卡上,单击gydF4y2Ba运行gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

NCA分析完成后,应用程序打开一个新的数据表包含的结果。gydF4y2Ba

该项目还保存的结果gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba文件夹的默认程序。访问的结果,在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,展开gydF4y2BaProgram1gydF4y2Ba文件夹中。然后展开gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba文件夹中。NCA结果存储在表命名gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba。NCA计算参数的详细信息,请参阅gydF4y2BaNoncompartmental分析gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

结果导出到MATLAB工作区gydF4y2Ba

您可以导出MATLAB NCA结果gydF4y2Ba^®gydF4y2Ba工作区,在命令行执行进一步的数据分析。gydF4y2Ba

右键单击gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba。选择gydF4y2Ba导出数据到MATLAB工作区gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
的gydF4y2BaSimBiology数据导出gydF4y2Ba对话框打开。改变变量的名称gydF4y2BancatablegydF4y2Ba。点击gydF4y2Ba好吧gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

导出数据到MATLAB工作区后,您可以在命令行分析数据。例如,可以计算出平均药物清除从NCA数据并使用它作为模型参数值。gydF4y2Ba

使用非线性回归估计模型参数gydF4y2Ba

SimBiology提供不同的回归技术基于实验数据来估计模型参数。这个例子使用非线性回归方法的步骤的细节gydF4y2BalsqnonlingydF4y2Ba(需要优化工具箱™)适合模型的数据。如果你没有优化工具箱,应用程序使用gydF4y2BafminsearchgydF4y2Ba代替。这个例子的目的,只有一些PK / PD模型的参数估计,即:gydF4y2Bak1gydF4y2Ba,gydF4y2BaL0gydF4y2Ba,gydF4y2BaL1gydF4y2Ba,gydF4y2BaCl_CentralgydF4y2Ba,gydF4y2Bak12的gydF4y2Ba,gydF4y2Bak21里面gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

符合程序的设置gydF4y2Ba

从gydF4y2Ba家gydF4y2Ba选项卡上,选择gydF4y2Ba程序gydF4y2Ba>gydF4y2Ba合适的数据gydF4y2Ba。一个新项目(gydF4y2BaProgram2gydF4y2Ba)出现在一个新的选项卡。的gydF4y2Ba数据gydF4y2Ba和gydF4y2Ba模型gydF4y2Ba步骤来填充gydF4y2BaData1gydF4y2Ba和gydF4y2Ba肿瘤的生长模型gydF4y2Ba,分别。gydF4y2Ba
默认情况下,gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba装配完成后一步autogenerates情节。禁用情节代通过单击图标的顶部gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba现在程序步骤。故事情节将在稍后的示例中探索。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba数据地图gydF4y2Ba表,定义之间的映射模型组件和数据列的输入数据。gydF4y2Ba
- 的gydF4y2Ba集团gydF4y2Ba行标识列的数据分组变量,如患者id。gydF4y2Ba
- 的gydF4y2Ba独立的gydF4y2Ba行标识列的数据是一个独立的变量,比如时间。gydF4y2Ba
- 的gydF4y2Ba响应gydF4y2Ba行识别响应或测量数据列对应的模型组件。如果有多个响应数据,您可以添加更多的通过点击反应行gydF4y2Ba响应gydF4y2Ba底部的按钮gydF4y2Ba数据地图gydF4y2Ba表。从表中删除一个响应,右键单击并选择gydF4y2Ba删除gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
- 的gydF4y2Ba量的数据gydF4y2Ba行定义了哪些列数据映射到模型中的组件作为一个剂量的目标。如果有多个列,您可以通过单击添加更多的行gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba按钮。gydF4y2Ba
- 的gydF4y2Ba变量的数据gydF4y2Ba行定义的列的数据包含替代模型组件的参数值。单击gydF4y2Ba变体gydF4y2Ba按钮查看行或添加更多的变体。gydF4y2Ba
请注意gydF4y2Ba

在本例中,应用程序使用的分类信息的数据表输入数据和地图gydF4y2BaIDgydF4y2Ba定义的分组变量(列gydF4y2Ba集团gydF4y2Ba表中的一行),gydF4y2Ba时间gydF4y2Ba作为一个独立变量(定义的列gydF4y2Ba独立的gydF4y2Ba表中的一行)。它还确定gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba,gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba,gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba为响应列。gydF4y2Ba
1. 在第一反应行,旁边gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba双击单元格,gydF4y2Ba组件gydF4y2Ba,并输入gydF4y2BaCentral.DruggydF4y2Ba作为测量数据列的相应的模型组件。gydF4y2Ba
2. 同样,地图gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba列gydF4y2BaPeripheral.DruggydF4y2Ba。gydF4y2Ba
3. 地图gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba来gydF4y2Ba.tumor_weight肿瘤生长模型gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
4. 映射gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba列gydF4y2BaCentral.DruggydF4y2Ba表明的gydF4y2Ba药物gydF4y2Ba物种gydF4y2Ba中央gydF4y2Ba舱前。gydF4y2Ba
离开gydF4y2Ba变体和剂量设置gydF4y2Ba表是因为没有与具体剂量或变体在这个例子中使用。如何使用这个表的详细信息,请参见gydF4y2Ba使用剂量和变异模拟组数据集gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba步,定义的模型参数估计gydF4y2Ba估计参数gydF4y2Ba表。双击中的空单元gydF4y2Ba估计参数gydF4y2Ba列和类型gydF4y2Bak1gydF4y2Ba。应用程序显示与匹配模型组件名称。选择gydF4y2Bak1gydF4y2Ba从列表中。gydF4y2Ba
默认情况下,参数是对数转换的转换gydF4y2Ba日志gydF4y2Ba。你可以改变没有转换的转换gydF4y2Ba没有一个gydF4y2Ba,gydF4y2BaprobitgydF4y2Ba,或gydF4y2Ba分对数gydF4y2Ba转换。有关详细信息,请参见gydF4y2Ba参数转换gydF4y2Ba。在这个例子中,保留默认日志经常变换,因为它提高了收敛。的gydF4y2Ba初始Untransformed值gydF4y2Ba是自动设置为模型值0.5。gydF4y2Ba
执行指定的生物参数保持积极gydF4y2BaUntransformed下界gydF4y2Ba和gydF4y2BaUntransformed上界gydF4y2Ba作为gydF4y2Ba1 e-5gydF4y2Ba和gydF4y2Ba10gydF4y2Ba,分别。gydF4y2Ba
同样地,添加以下参数:gydF4y2BaCl_CentralgydF4y2Ba,gydF4y2BaL0gydF4y2Ba,gydF4y2BaL1gydF4y2Ba,gydF4y2Bak12的gydF4y2Ba,gydF4y2Bak21里面gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
选择gydF4y2Ba池适合gydF4y2Ba估计参数的一组病人(人口)。如果你不选择gydF4y2Ba池适合gydF4y2Ba,应用估计一组参数为每个病人(个人)。gydF4y2Ba
默认误差模型常数误差模型。SimBiology支金宝app持不变,比例、指数和综合误差模型。有关详细信息,请参见gydF4y2Ba误差模型gydF4y2Ba。现在,使用恒定的误差模型。gydF4y2Ba
保留其余的配件设置不变。这些设置是gydF4y2Ba
- 估计方法——默认的方法gydF4y2BalsqnonlingydF4y2Ba如果你有优化工具箱。如果你不这样做,这个应用程序使用gydF4y2BafminsearchgydF4y2Ba。gydF4y2Ba
  有关更多信息,请参见gydF4y2Ba金宝app支持SimBiology的参数估计方法gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
- 算法设置估算方法——最常见的选项。点击扩大部分,看选项。每个选项的描述,点击信息图标右边的头。gydF4y2Ba
- 高级算法设置——高级设置的估计方法。默认表是空的。gydF4y2Ba

运行符合程序gydF4y2Ba

设置合适的选项之后,您可以运行gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba的一步。gydF4y2Ba

的顶部gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba一步,单击gydF4y2Ba运行这个程序的步骤gydF4y2Ba按钮。gydF4y2Ba
默认情况下,gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba步骤在一个单独的图显示了参数估计的进展。情节进展显示了参数估计和拟合质量的生活状态日志可能性等措施。有关详细信息,请参见gydF4y2Ba情节进展gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
情节的进展表明,聚合。你可以关闭情节的进展。gydF4y2Ba
如果您使用的是gydF4y2BafminsearchgydF4y2Ba,适合能不能收敛达到最大迭代次数。你可以增加gydF4y2Ba麦克斯特gydF4y2Ba在gydF4y2Ba算法设置gydF4y2Ba,但是对于这个示例的目的,您可以继续完成的步骤没有这样做。gydF4y2Ba

可视化匹配的结果gydF4y2Ba

一旦完成参数估计,结果是一个新的数据表所示。数据表包含参数估计和其他相关信息符合质量度量,AIC和BIC等,这可能是有用的比较不同的误差模型的性能。gydF4y2Ba

除了质量统计数据,您还可以查看各种情节,如实际与预测区和剩余分配。gydF4y2Ba

在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,展开gydF4y2BaProgram2gydF4y2Ba>gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba,其中包含gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba和gydF4y2BasimdataIgydF4y2Ba。gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba包含估计参数值和统计数据。gydF4y2BasimdataIgydF4y2Ba包含了模拟模型反应为每个单独的(病人或集团)使用估计的参数值。gydF4y2Ba
点击gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba。提供符合情节会自动列出的gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba上节gydF4y2Ba家gydF4y2Ba选项卡。然后选择gydF4y2Bavs Pred行动gydF4y2Ba从列表中。gydF4y2Ba
实际与预测情节出现在一个单独的标签。绘制在预测的响应gydF4y2BaxgydF4y2Ba设在和观察(实验)上绘制的反应gydF4y2BaygydF4y2Ba设在。gydF4y2Ba
你可以改变其他受支持的情节的情节选择的地块之一金宝appgydF4y2Ba风格gydF4y2Ba部分的gydF4y2Ba属性编辑器gydF4y2Ba。如果你想要新的情节的单独的标签和你不想重用现有的情节选项卡中,选择的阴谋gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba上节gydF4y2Ba家gydF4y2Ba选项卡。gydF4y2Ba
改变阴谋残余分布通过选择gydF4y2BaRes DistgydF4y2Ba在gydF4y2Ba风格gydF4y2Ba部分。gydF4y2Ba
图显示每个响应的残差是否正态分布。在一个理想的残差正态概率图,残差沿对角线排列在情节和直方图显示正常。然而,从情节,所有三种反应的残差,特别是gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba和gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba,不要似乎正态分布。它可能是一个迹象表明常数误差模型的假设是不正确的。gydF4y2Ba

比较不同的误差模型gydF4y2Ba

以下步骤展示了如何改变一个指数的误差模型误差模型以适应数据又比较适合两种不同的统计误差模型。gydF4y2Ba

保存结果。gydF4y2Ba之前使用指数误差模型,拟合数据再次常数误差模型的结果保存在一个单独的文件夹。否则,程序,默认情况下,覆盖的结果gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba文件夹每次运行健康。gydF4y2Ba

右键单击gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba配合项目的文件夹gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格。gydF4y2Ba
选择gydF4y2Ba保存数据gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba保存数据gydF4y2Ba对话框中,输入gydF4y2Bafit_constantgydF4y2Ba作为数据名称。gydF4y2Ba

重新运行符合指数误差模型。gydF4y2Ba保存数据后,您可以重新运行程序有不同的误差模型。gydF4y2Ba

通过单击返回到合适的项目gydF4y2BaProgram2gydF4y2Ba选项卡。在gydF4y2Ba误差模型gydF4y2Ba部分中,选择gydF4y2Ba指数gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
的顶部gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba一步,单击gydF4y2Ba运行这个程序的步骤gydF4y2Ba按钮。gydF4y2Ba
情节配合完成后关闭进展。gydF4y2Ba
如果你关闭之前的数据表(gydF4y2BaDatasheet3gydF4y2Ba)包含符合统计数据前,重新打开数据表。为此,在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,展开gydF4y2BaProgram2gydF4y2Ba>gydF4y2Bafit_constantgydF4y2Ba。然后双击gydF4y2BaDatasheet3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
从gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba文件夹,拖gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba到gydF4y2BaDatasheet3gydF4y2Ba。新列(gydF4y2BaProgram2_LastRungydF4y2Ba)包含最新的健康结果添加在先前健康结果(gydF4y2BaProgram2_fit_constantgydF4y2Ba)。gydF4y2Ba
更新表如下。gydF4y2Ba

的gydF4y2Ba统计数据gydF4y2Ba表比较合适质量的措施。从比较,AIC和BIC的适合使用指数误差小于先前那些适合的模型。这表明指数误差模型与数据的吻合程度优于常数误差模型。更大的错误日志的可能性指数模型还表明这是一个更好的选择。gydF4y2Ba
接下来,看看剩余分配。点击gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba从gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba文件夹中。然后单击gydF4y2Ba剩余距离gydF4y2Ba从gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba上节gydF4y2Ba家gydF4y2Ba选项卡。gydF4y2Ba
相比的残余分布常数误差模型,指数的残余分布误差模型看起来更正常,表明指数误差模型与数据的吻合程度好。gydF4y2Ba

计算置信区间gydF4y2Ba

评估适合的质量结果的另一种方法是计算95%置信区间估计的参数和模型预测,模型仿真结果使用估计的参数。这一步需要统计和机器学习的工具箱™。gydF4y2Ba

单击gydF4y2BaProgram2gydF4y2Ba选项卡。点击左上角的绿色(+)图标并选择gydF4y2Ba置信区间gydF4y2Ba。一个gydF4y2Ba置信区间gydF4y2Ba步骤后gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba的一步。gydF4y2Ba
的顶部gydF4y2Ba置信区间gydF4y2Ba一步,禁用情节通过单击图的自动生成图标。对于这两个gydF4y2Ba参数的置信区间gydF4y2Ba和gydF4y2Ba预测的置信区间gydF4y2Ba,使用默认的方法gydF4y2Ba高斯gydF4y2Ba和gydF4y2Ba95%gydF4y2Ba信心水平。单击gydF4y2Ba运行这个程序的步骤gydF4y2Ba按钮来计算置信区间。gydF4y2Ba
参数置信区间的方法支持金宝appgydF4y2Ba高斯gydF4y2Ba,gydF4y2BaprofileLikelihoodgydF4y2Ba,gydF4y2Ba引导gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
为预测置信区间,所支持的方法金宝appgydF4y2Ba高斯gydF4y2Ba和gydF4y2Ba引导gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
一旦完成,结果被存储为gydF4y2BaparameterCIgydF4y2Ba和gydF4y2BapredictionCIgydF4y2Ba在gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba程序的文件夹。gydF4y2BaparameterCIgydF4y2Ba包含95%的置信区间估计的参数。gydF4y2BapredictionCIgydF4y2Ba包含模型预测的95%置信区间。gydF4y2Ba
95%置信区间估计参数的阴谋。点击gydF4y2BaparameterCIgydF4y2Ba在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,选择gydF4y2Ba信心gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba部分。gydF4y2Ba
每个估计的置信区间参数显示在一个新的情节。情节表明成功的所有估计的置信区间的计算参数。gydF4y2Ba
根据结果(状态)的置信区间估计,应用程序块的结果不同。gydF4y2Ba
- 如果置信区间估计的状态gydF4y2Ba成功gydF4y2Ba(在上面的情节),该应用程序使用第一个默认颜色(蓝色)绘制一条直线和一个以点为每个参数估计。这个应用程序也块一盒来表示置信区间。gydF4y2Ba
- 如果状态是gydF4y2Ba限制gydF4y2Ba或gydF4y2Ba可尊敬的gydF4y2Ba应用程序使用第二个默认颜色(红色)和情节一条线,集中的点,和盒子来表示置信区间。gydF4y2Ba
- 如果状态是gydF4y2Ba没有有价值的gydF4y2Ba,应用程序块只有一条线和红色的十字架为中心。gydF4y2Ba
- 如果有任何改变的参数估计(值0gydF4y2Ba日志gydF4y2Ba变换)和0或1 (gydF4y2BaprobitgydF4y2Ba或gydF4y2Ba分对数gydF4y2Ba变换),不绘制参数估计的置信区间。gydF4y2Ba
更多细节的定义不同的状态,明白了gydF4y2Ba参数置信区间估计的状态gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
你也可以改变gydF4y2Ba布局gydF4y2Ba的情节gydF4y2Ba情节的设置gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
- 的gydF4y2Ba“分裂”gydF4y2Ba布局显示了每个参数的置信区间估计在一个单独的轴上。gydF4y2Ba
- 的gydF4y2Ba“分组”gydF4y2Ba布局显示所有置信区间在一个轴,分组参数估计。每个估计参数是由竖线分隔。gydF4y2Ba
在这两种情况下,在原始定义的参数范围内适合的方括号。应用程序使用垂直虚线组参数的置信区间估计,计算在一个共同的健康。gydF4y2Ba
同样,95%的置信区间模型预测的阴谋。点击gydF4y2BapredictionCIgydF4y2Ba在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,选择gydF4y2Ba信心gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba部分。gydF4y2Ba

情节表明成功的置信区间的计算,因为没有红色的阴谋。策划行为取决于不同的结果(gydF4y2Ba状态gydF4y2Ba置信区间的计算。gydF4y2Ba
- 如果状态是gydF4y2Ba限制gydF4y2Ba或gydF4y2Ba没有有价值的gydF4y2Ba,应用程序使用第二个默认颜色(红色)绘制置信区间。gydF4y2Ba
- 否则,应用程序使用第一块默认颜色(蓝色)和置信区间的阴影区域(如在上面的情节)。gydF4y2Ba
有关详细信息,请参见gydF4y2Ba高斯置信区间计算模型预测gydF4y2Ba和gydF4y2Ba引导置信区间的计算gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

可视化仿真数据和使用百分比图叠加实验数据gydF4y2Ba

百分位图允许您可视化仿真结果与实验数据和统计,可以覆盖。例如,你可以画出5日和第95百分位数曲线仿真数据随着时间的推移而不是看个人时间的课程。你也可以想象均值,标准差,最小和最大的仿真和实验数据。有关详细信息,请参见gydF4y2Ba百分位图gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

请注意gydF4y2Ba

如果你还没有完成之前的步骤继续产生所需的结果,您可以加载完成项目。输入以下命令。gydF4y2Ba

simBiologyModelAnalyzer (gydF4y2Ba“tumor_growth_fitPKPD_completed.sbproj”gydF4y2Ba)gydF4y2Ba

在gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba文件夹的gydF4y2BaProgram2gydF4y2Ba中,选择gydF4y2BasimDataIgydF4y2Ba>gydF4y2Ba.tumor_weight肿瘤生长模型gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba家gydF4y2Ba选项卡上,单击gydF4y2Ba百分位gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

百分位图显示了默认5和第95百分位数曲线。gydF4y2Ba
选择gydF4y2BaData1gydF4y2Ba>gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba。拖拽到阴谋。gydF4y2Ba

默认情况下,gydF4y2Ba显示gydF4y2Ba实验数据的类型自动设置gydF4y2Ba的意思是gydF4y2Ba,这显示了意味着在每次测量±1标准偏差。如果你想想象只有原始数据,双击gydF4y2Ba的意思是gydF4y2Ba并选择gydF4y2Ba原始数据gydF4y2Ba。对于这个示例,保持gydF4y2Ba的意思是gydF4y2Ba显示。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba百分位数gydF4y2Ba的部分,gydF4y2Ba显示百分比(%)gydF4y2Ba选项,输入gydF4y2Ba80gydF4y2Ba显示第十和第80百分位数。gydF4y2Ba
改变gydF4y2Ba显示风格gydF4y2Ba来gydF4y2Ba行和阴影gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba的意思是gydF4y2Ba部分,显示了最小和最大响应数据在每个时间点的设置gydF4y2Ba显示最小/最大gydF4y2Ba来gydF4y2Ba真正的gydF4y2Ba。gydF4y2Ba
在gydF4y2BaData1gydF4y2Ba部分,改变gydF4y2Ba显示原始数据分数(%)gydF4y2Ba来gydF4y2BaOne hundred.gydF4y2Ba显示所有底层原始数据点。你还可以输入一个定制的数量比例。您还可以看到垃圾箱用于生成摘要统计信息。改变gydF4y2Ba显示本边缘gydF4y2Ba来gydF4y2Ba真正的gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

更新百分比图如下。星号(gydF4y2Ba*gydF4y2Ba)代表了计算插值后,最大和最小值点(gydF4y2Ba。gydF4y2Ba原始数据点)表示。gydF4y2Ba
您还可以指定一个自定义的容器数量或特定本边缘。例如,改变gydF4y2Ba装箱方法gydF4y2Ba来gydF4y2Ba指定数量的垃圾箱gydF4y2Ba。然后输入10gydF4y2Ba时间点箱数gydF4y2Ba。更新百分比图如下。有关如何应用计算底层统计,看看gydF4y2Ba百分位图gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

参数估计后,您可以将模型值设置为参数估计和执行其他分析。例如,你可以找到重要的模型参数使用gydF4y2Ba敏感性分析gydF4y2Ba和不同变化的敏感参数调查模型使用gydF4y2Ba虚拟病人gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

引用gydF4y2Ba

[1]gydF4y2Ba维,莫尼卡,保罗·马尼,克里斯蒂Cammia,朱塞佩•德•Nicolao瓦尔特橘黄色,恩里科Pesenti,诺阿Germani, Italo Poggesi, Maurizio Rocchetti。“预测Pharmacokinetic-Pharmacodynamic在异种移植肿瘤的生长动力学模型的建模在抗癌药物。”gydF4y2Ba癌症研究gydF4y2Ba64年,没有。3(2004年2月1日):1094 - 1101。gydF4y2Ba

[2]gydF4y2Ba科赫,吉尔伯特,Antje Walz, Gezim拉祜族,和约翰Schropp。“建模的肿瘤生长和抗癌联合治疗的影响。《36岁的药代学和药效学。2(2009年4月):179 - 97。gydF4y2Ba