可观测的
对象，该对象包含用于模拟后计算的表达式
描述
可观测对象是一个数学表达式，它可以让你执行模拟后的计算。例如，可以定义一个可观察表达式来计算配体在每个时间步中与受体结合的比例，或者计算一些统计数据，如药物浓度曲线下面积(AUC)。您还可以在模拟、数据拟合和全局灵敏度分析中使用可观测对象作为响应。
SimBiology中每个可观察对象的名称®模型必须是唯一的，这意味着任何可观测对象都不能与模型中另一个可观测对象、物种、隔间、参数、反应、变体或剂量具有相同的名称。一个可观察对象可以引用任何被记录的模型数量(在StatesToLog)．它也可以引用其他活动的可观察对象，只要表达式不包含代数循环。对象表达式可以使用该变量引用仿真时间时间．按照推荐的的指导方针为评估表达式。例如，如果一个量的名称不是一个有效的MATLAB®变量名，用括号括起来［］当在表达式中提到它时。
SimBiology使用任何引用状态或可观察对象的整个时间过程来计算对象表达式。可观察表达式的结果必须是数值标量或向量。如果是矢量，则必须与模拟时间矢量具有相同的长度。结果存储在返回的SimData对象。具体来说，如果可观察对象表达式是标量值的，则结果存储在SimData。ScalarObservables财产。否则，它被存储在SimData。VectorObservables．
请注意
确保正确地向量化表达式。例如,使用
一个。/ (一个+B）而不是一个/（一个+B）如果一个和B矩阵。避免硬编码期望任何特定数量的点或时间的表达式。例如，代替使用
时间(1:1000),使用时间(1:min(1000年,元素个数(时间)))．
创建
使用来创建一个可观察对象addobservable．
属性
对象的功能
例子
使用观测值进行模型仿真后计算统计
sbioloadprojecttmdd_with_TO.sbproj
设定目标占用率(来)作为回应。
c = getconfigset (m1);cs.RuntimeOptions.StatesToLog =”到“;
获取剂量信息。
d = getdose (m1,“每天”）;
扫描不同剂量的使用SimBiology。场景对象。为此，首先参数化量剂量的性质。然后使用场景对象。
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。
%抑制模拟期间发出的信息警告。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 {` nanomole `}
警告(“上”，“SimBiology: SimFunction: DOSES_NOT_EMPTY”）;
模拟模型使用的剂量量产生的场景对象。在这种情况下，对象产生31种不同的剂量;因此，该模型模拟了31次，并产生了一个SimData数组中。
doseTable =可以获得的(d);sd = f (doseSamples cs.StopTime doseTable)
SimBiology Simulation Data Array: 31-by-1 ModelName: TMDD logging Data: Species: 0隔间:0参数:1 Sensitivity: 0 Observable: 0
绘制仿真结果。还添加两条代表安全性和有效性阈值的参考线来．在这个例子中，假设任何来大于0.85的值是不安全的，任何值来值低于0.15则无效。
h = sbioplot (sd);时间= sd (1) .Time;h.NextPlot =“添加”;safetyThreshold = plot(h，[min(time)， max(time)]，[0.85, 0.85]，“DisplayName的”，“安全阈值”）;efficacyThreshold = 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，向模拟数据添加一个可观察表达式。
%抑制模拟期间发出的信息警告。警告(“关闭”，“SimBiology: sbservices: SB_DIMANALYSISNOTDONE_MATLABFCN_UCON”）;newSD = addobservable (sd,“stat1”，'max(TO) < 0.85 & min(TO) > 0.15'，“单位”，无量纲的）
SimBiology Simulation Data Array: 31-by-1 ModelName: TMDD logging Data: Species: 0隔间:0参数:1 Sensitivity: 0 Observable: 1
addoobservable函数对每个对象的新可观察表达式求值SimData在sd并将计算结果作为new返回SimData数组,newSD，它现在具有已添加的可观察对象(stat1)．
SimBiology将观察到的结果存储在aSimData对象。如果结果是标量值的，则存储在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的。
提取标量可观测值，并将它们与剂量量相对应绘制出来。
scalarObs = vertcat (newSD.ScalarObservables);doseAmounts =生成(doseSamples);图绘制(doseAmounts.AmountParam scalarObs.stat1,“o”，“MarkerFaceColor”，“b”）
该图显示，剂量范围为50到180纳米摩尔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。函数重新计算表达式并以new格式返回结果SimData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。该函数对可观察对象进行重命名，更新任何引用该可观察对象的表达式(如果适用)，并以new形式返回结果SimData对象数组。
newSD3 = renameobservable (newSD2,“stat1”，“EffectiveDose”）;
恢复警告设置。
警告(“上”，“SimBiology: sbservices: SB_DIMANALYSISNOTDONE_MATLABFCN_UCON”）;
另请参阅
addobservable(模型)|addobservable (SimData)|renameobservable (SimData)|updateobservable (SimData)
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