SimData
仿真数据
描述
的SimData对象包含仿真数据,包括时间和状态数据,以及元数据,比如登录状态的类型和名称或配置设置中使用模拟。
你可以访问时间数据、状态数据和元数据存储在对象通过对象属性。使用点符号查询对象属性或改变不是只读属性。您还可以使用得到和集命令。
你可以从多个模拟运行存储数据的数组SimData对象。您可以使用任何SimData函数的数组SimData对象。
创建
创建一个SimData对象的三种方式之一。
返回一个
SimData使用对象后模拟模型sbiosimulate。返回一个
SimData使用一个对象后模拟模型SimFunction对象。返回一个数组
SimData在多个随机整体运行使用的对象sbioensemblerun。仿真结果导出到命令行后使用的模拟模型SimBiology模型分析应用程序。
属性
对象的功能
addobservable |
添加SimData可观察到的表情 |
updateobservable |
更新可观测SimData表达式或单位 |
renameobservable |
重命名中可见SimData |
getdata |
得到仿真数据SimData对象 |
getsensmatrix |
得到三维灵敏度矩阵SimData对象 |
选择 |
选择模拟的数据SimData使用表达式对象 |
selectbyname |
选择模拟数据的名字SimData对象 |
重新取样 |
重新取样模拟数据到新时间向量 |
得到 |
得到SimBiology对象属性 |
集 |
SimBiology设置对象属性 |
删除 |
删除SimBiology对象 |
显示 |
显示的总结SimBiology对象 |
例子
初始化仿真使用以前的仿真结果
加载G蛋白模型。
sbioloadprojectgprotein.sbproj;
检查初始数量的物种。
m1.Species
ans = SimBiology物种数组索引:舱:名称:未具名的G值:单位:7000 2匿名Gd 3000 3未具名的Ga 0 4匿名RL 0 5不知名的6.022 L e + 17匿名R 10000 7匿名Gbg 3000
只选择物种作为模拟美国记录。
c = getconfigset (m1);allspecies = sbioselect (m1,“类型”,“物种”);cs.RuntimeOptions。StatesToLog =allspecies;
模拟模型。
sd = sbiosimulate (m1);
使用的数据属性SimData对象sd美国在最后时间点。是一个数据属性米——- - - - - -n矩阵,米数量的时间步骤和吗n是数量的数量记录。
finalData = sd.Data(结束:);
使用DataInfo属性的名字登录状态。
信息= sd.DataInfo;
循环通过物种和它们的初始值。
numSpecies =长度(信息);vObj = addvariant (m1,“initCond”);为i = 1: numSpecies addcontent (vObj, {“物种”{我}. name,信息,“价值”finalData(我)});结束提交(vObj, m1);
验证该物种最初的数量。
m1.Species
ans = SimBiology物种数组索引:舱:名称:价值:单位:1不知名的8562.5 G 2匿名Gd 0.109565 3未具名的Ga 1437.39 4匿名RL 1820.54 5不知名的6.022 L e + 17 6未具名7匿名Gbg 1437.5 11.1125 R
计算统计数据后使用可见模型模拟
加载Target-Mediated药物处置(TMDD)模型。
sbioloadprojecttmdd_with_TO.sbproj
设置目标入住率(来)作为响应。
c = getconfigset (m1);cs.RuntimeOptions。StatesToLog =”到“;
获得定量的信息。
d = getdose (m1,“每天”);
扫描在不同剂量使用SimBiology.Scenarios对象。这样做,第一个参数化量财产的剂量。然后使用的不同相应的参数值场景对象。
amountParam = addparameter (m1,“AmountParam”,“单位”,d.AmountUnits);d。数量=“AmountParam”;d。积极= 1;doseSamples = SimBiology.Scenarios (“AmountParam”linspace (0300、31));
创建一个SimFunction模拟模型。集来模拟输出。
%抑制信息发布警告,在模拟。警告(“关闭”,“SimBiology: SimFunction: DOSES_NOT_EMPTY”);f = createSimFunction (m1, doseSamples”到“d)
f = SimFunction参数:名称值类型单位售予_____ _________________ _______ {‘AmountParam} 1{“参数”}{‘nanomole}可见:名称类型单位______ _________________ _________________{' '}{“参数”}{的无量纲}给:TargetName TargetDimension数量AmountValue AmountUnits售予___________________________________售予___________ _______{的等离子体。药物”}{的数量(例如,摩尔或分子)}{‘AmountParam} 1 {' nanomole '}
警告(“上”,“SimBiology: SimFunction: DOSES_NOT_EMPTY”);
使用剂量模拟模型生成的场景对象。在这种情况下,对象生成31不同剂量;因此,模型模拟的31次,生成一个SimData数组中。
doseTable =可以获得的(d);sd = f (doseSamples cs.StopTime doseTable)
SimBiology仿真数据数组:31-by-1 ModelName: TMDD记录数据:物种:0隔间:0参数:1敏感性:0可见:0
仿真结果。同时添加两个参考线,代表的安全性和有效性的阈值来。在这个例子中,假设任何来值高于0.85是不安全的,任何来值低于0.15没有功效。
h = sbioplot (sd);时间= sd (1) .Time;h。NextPlot =“添加”;safetyThreshold =情节(h, [min(时间),max ()], [0.85, 0.85],“DisplayName的”,“安全阈值”);efficacyThreshold =情节(h, [min(时间),max ()], [0.15, 0.15],“DisplayName的”,“功效阈值”);
后处理仿真结果。找出哪些剂量量是有效的,对应来反应在安全性和有效性阈值。为此,添加一个可观测的表达式来仿真数据。
%抑制信息发布警告,在模拟。警告(“关闭”,“SimBiology: sbservices: SB_DIMANALYSISNOTDONE_MATLABFCN_UCON”);newSD = addobservable (sd,“stat1”,max () < 0.85 & min() > 0.15的,“单位”,无量纲的)
SimBiology仿真数据数组:31-by-1 ModelName: TMDD记录数据:物种:0隔间:0参数:1敏感性:0可见:1
addobservable函数评估新的可观测的表达式SimData在sd并返回评估结果作为一个新的SimData数组,newSD已添加的可观察到的(stat1)。
SimBiology可观测的结果存储在两个不同的属性SimData对象。如果结果是纯量值,它们存储在SimData.ScalarObservables。否则,它们存储在SimData.VectorObservables。在这个例子中,stat1可观察到的表情是纯量值。
提取标量观测值,并把它们与剂量。
scalarObs = vertcat (newSD.ScalarObservables);doseAmounts =生成(doseSamples);图绘制(doseAmounts.AmountParam scalarObs.stat1,“o”,“MarkerFaceColor”,“b”)
情节显示剂量从50到180 nanomoles提供来反应目标内的疗效和安全性阈值。
你可以用不同的阈值更新可观测的表达式。重新计算的函数表达式,并返回结果在一个新的SimData对象数组。
newSD2 = updateobservable (newSD,“stat1”,max () < 0.75 & min() > 0.30的);
重命名的表达式。函数重命名的,更新的任何表达式引用改名后的可观测(如适用),并返回结果在一个新的SimData对象数组。
newSD3 = renameobservable (newSD2,“stat1”,“EffectiveDose”);
恢复设置的警告。
警告(“上”,“SimBiology: sbservices: SB_DIMANALYSISNOTDONE_MATLABFCN_UCON”);
