使用SimBiology模型分析仪App - MATLAB & Simulink计算NCA参数并将模型拟合到PK/PD数据金宝appgydF4y2Ba

使用SimBiology Model Analyzer App计算NCA参数并将模型拟合到PK/PD数据gydF4y2Ba

这个例子展示了如何执行非室区分析来计算NCA参数和估计肿瘤生长模型gydF4y2Ba[1]gydF4y2Ba参数从实验数据中采用非线性回归gydF4y2BaSimBiology模型分析器gydF4y2Ba应用程序。gydF4y2Ba

肿瘤生长模型gydF4y2Ba

本例中使用的模型是SimBiologygydF4y2Ba^®gydF4y2BaSimeoni等人实现了药代动力学/药效学(PK/PD)模型。它量化了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。药物的药代动力学由双室模型描述，静脉注射给药和线性消除(gydF4y2Ba柯gydF4y2Ba)从gydF4y2Ba中央gydF4y2Ba隔间。肿瘤生长是一个双阶段的过程，最初呈指数增长，随后呈线性增长。增殖肿瘤细胞的生长速度描述为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为肿瘤生长参数，gydF4y2BaxgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba增殖的肿瘤细胞的重量，和gydF4y2BawgydF4y2Ba为肿瘤总重量。在没有任何药物的情况下，肿瘤仅由增殖细胞组成，即gydF4y2BawgydF4y2Ba＝gydF4y2BaxgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba．在抗癌剂的存在下，一小部分增殖细胞被转化为非增殖细胞。这种转化的速率被认为是血浆中药物浓度和疗效因子的函数gydF4y2BakgydF4y2Ba_2gydF4y2Ba．非增殖细胞gydF4y2Bax2gydF4y2Ba经历一系列的过渡阶段(gydF4y2Bax3gydF4y2Ba而且gydF4y2Bax4gydF4y2Ba)，并最终从系统中清除。过渡室的流动被建模为速率常数的一阶过程gydF4y2BakgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

SimBiology模型对肿瘤生长的药效学进行了以下调整:gydF4y2Ba

而不是将肿瘤重量定义为gydF4y2Bax1gydF4y2Ba，gydF4y2Bax2gydF4y2Ba，gydF4y2Bax3gydF4y2Ba,gydF4y2Bax4gydF4y2Ba，模型通过所命名的反应来定义肿瘤的重量gydF4y2Ba增加gydF4y2Ba，gydF4y2BaNull→tumor_weightgydF4y2Ba，即反应速率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为肿瘤总重量，gydF4y2BaxgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba增殖的肿瘤细胞的重量，和gydF4y2BalgydF4y2Ba_0gydF4y2Ba,gydF4y2BalgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba为肿瘤生长参数。gydF4y2Ba
类似地，该模型通过所命名的反应来定义肿瘤重量的减少gydF4y2Ba衰变gydF4y2Ba，gydF4y2BaTumor_weight→nullgydF4y2Ba，即反应速率gydF4y2BakgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba＊gydF4y2BaxgydF4y2Ba_4gydF4y2Ba．常数gydF4y2BakgydF4y2Ba_1gydF4y2Ba是远期速率参数，和gydF4y2BaxgydF4y2Ba_4gydF4y2Ba是肿瘤重量转运减少系列中的最后一种。gydF4y2Ba
柯gydF4y2Ba是间隙和中央隔间容积的函数:gydF4y2Bake = Cl_Central/CentralgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

PK/PD数据描述gydF4y2Ba

实验(合成)数据包含来自8名患者的三种反应的测量数据:测量中央室、外周室的药物浓度和测量肿瘤重量。数据还包含剂量信息，每个患者在第7天接受静脉注射剂量。gydF4y2Ba

该数据集包含以下列。gydF4y2Ba

IDgydF4y2Ba-患者idgydF4y2Ba
时间gydF4y2Ba-测量时间gydF4y2Ba
CentralConcgydF4y2Ba-药物集中在中心室gydF4y2Ba
PeripheralConcgydF4y2Ba-外周室的药物浓度gydF4y2Ba
剂量gydF4y2Ba-每个患者的剂量信息gydF4y2Ba

南gydF4y2Ba当没有测量或没有给予剂量时使用值。gydF4y2Ba

负载肿瘤生长模型和数据gydF4y2Ba

打开gydF4y2BaSimBiology模型分析器gydF4y2Ba输入应用程序gydF4y2BasimBiologyModelAnalyzergydF4y2Ba上的应用程序图标或在命令行中单击gydF4y2Ba应用程序gydF4y2Ba选项卡。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba应用程序的标签，选择gydF4y2Ba开放gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
导航到文件夹gydF4y2BamatlabrootgydF4y2Ba\ \ simbio \ \数据示例gydF4y2Ba．gydF4y2BamatlabrootgydF4y2Ba是安装MATLAB的文件夹。选择命名为gydF4y2Batumor_growth_fitPKPD.sbprojgydF4y2Ba．在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,gydF4y2Ba模型gydF4y2Ba文件夹中包含gydF4y2Ba肿瘤生长模型gydF4y2Ba和gydF4y2BaData1gydF4y2Ba文件夹包含实验数据。gydF4y2Ba
将测量到的数据反应归为因变量。在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,单击gydF4y2Ba文档gydF4y2Ba并双击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而且gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba．现在，所有数据列都有了适当的分类，数据可以使用了。gydF4y2Ba

可视化实验数据gydF4y2Ba

加载数据后，您可以将测量的响应可视化。gydF4y2Ba

在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,单击gydF4y2Ba工作空间gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
点击gydF4y2BaData1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡，在gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba部分，单击gydF4y2Ba时间gydF4y2Ba情节。该应用程序生成所有三个响应的时间图，即:gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba，gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba,gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba．gydF4y2Ba
在默认时间图中，gydF4y2Ba反应gydF4y2Ba与测量的响应相对应，并使用不同的线条样式绘制。gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba指数据中的不同组(8例患者)，用不同颜色绘制。gydF4y2Ba

提示gydF4y2Ba

绘图由当前应用程序工作区中的数据支持。图不是快照。当数据(实验数据或模拟结果)被删除或改变时，图也会根据底层数据的变化进行更新。gydF4y2Ba

自定义数据可视化gydF4y2Ba

您可以自定义情节，使其更清晰。例如，您可以绘制PD数据(gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba)与PK数据(gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba而且gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba)．为此，创建两个不同的组(gydF4y2Ba集gydF4y2Ba)的响应，其中第一组仅包含gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba第二组包含gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba而且gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

右键单击gydF4y2BaTumorWeight(克)gydF4y2Ba在gydF4y2Ba反应gydF4y2Ba表的中间表gydF4y2Ba属性编辑器gydF4y2Ba)及选择gydF4y2Ba创建新集gydF4y2Ba．应用程序创建gydF4y2Ba组1gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba组2gydF4y2Ba．gydF4y2Ba组1gydF4y2Ba只包含gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba，现在在不同的轴上绘制gydF4y2Ba组2gydF4y2Ba，其中包含gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba而且gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba．gydF4y2Ba

请注意gydF4y2Ba

只有存在时才能创建一个集合gydF4y2Ba两个gydF4y2Ba或者更多的回应。gydF4y2Ba

的gydF4y2Ba片gydF4y2Ba表(中最上面的表gydF4y2Ba属性编辑器gydF4y2Ba)现包含gydF4y2Ba集gydF4y2Ba．这个表是一个汇总表，包含当前在图中出现的所有切片变量及其对应的图样式。在当前的图中，切片变量为gydF4y2Ba集gydF4y2Ba，gydF4y2Ba反应gydF4y2Ba，gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba,gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

提示gydF4y2Ba

可以使用不同的切片变量对数据进行切片。每个切片变量以不同的视觉效果出现在图中gydF4y2Ba风格gydF4y2Ba(或通道)，如颜色，线条风格和轴的位置。切片变量可以表示数据的属性，例如响应或场景(即组或模拟运行)。切片变量也可以是与场景或组相关的协变量或参数值。默认情况下，应用程序为绘制数据中的不同响应变量和不同场景提供切片变量。您可以为响应集和相关参数或协变量添加其他可视样式(或通道)。gydF4y2Ba

你还可以根据患者接受的不同剂量对反应进行分组。有三种不同的剂量组:30、75和150毫克。gydF4y2Ba

在gydF4y2Ba片gydF4y2Ba桌子，在gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba行，双击空单元格并选择gydF4y2Ba颜色gydF4y2Ba．出现红色指示器是因为另一个切片变量(gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba)有相同的情节风格。清除的样式(可视通道)gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba通过选择空。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba表(底部表)，应用程序已自动分箱剂量金额。集gydF4y2Ba箱数gydF4y2Ba来gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba．现在你可以看到剂量对肿瘤大小有影响。剂量越高，肿瘤越小。gydF4y2Ba
您还可以通过显示每行的数据提示来查询相应的剂量组。新闻gydF4y2BaCtrlgydF4y2Ba并单击蓝色线显示其数据提示。要移除它，gydF4y2BaCtrlgydF4y2Ba+gydF4y2Ba点击gydF4y2Ba还是在同一行的任意位置。gydF4y2Ba

执行非室区分析(NCA)gydF4y2Ba

使用药物药代动力学数据，可以估计NCA参数。NCA是模型不可知论的，可以在没有任何潜在假设的情况下对药物药代动力学进行深入研究。在将模型校准为数据时，可以使用一些NCA结果作为初始估计，如本例后面所述。有关可用NCA参数列表及其公式的详细信息，请参见gydF4y2BaNoncompartmental分析gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

NCA程序设置gydF4y2Ba

在gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡上,选择gydF4y2Ba程序gydF4y2Ba>gydF4y2BaNon-Compartmental分析gydF4y2Ba．新程序(gydF4y2BaProgram1gydF4y2Ba)出现。gydF4y2Ba
的gydF4y2Ba数据gydF4y2Ba设置gydF4y2Ba程序的步骤定义用于NCA分析的数据集。在本例中，程序自动进行选择gydF4y2BaData1gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
的gydF4y2BaNCAgydF4y2Ba执行gydF4y2BaStep定义数据列关联和算法细节。在gydF4y2Ba定义gydF4y2Ba表,设置gydF4y2Ba浓度gydF4y2Ba来gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba．保持其他设置不变。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡上,单击gydF4y2Ba运行gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

显示NCA结果gydF4y2Ba

一旦NCA分析完成，应用程序将结果保存在gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba默认为程序的文件夹。gydF4y2Ba

在gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡上,选择gydF4y2Ba新的数据表gydF4y2Ba．新数据表(gydF4y2BaDatasheet2gydF4y2Ba)在新标签上打开。gydF4y2Ba
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结果存储在名为gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
拖gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba到gydF4y2BaDatasheet2gydF4y2Ba．计算出的NCA参数值现在显示在数据表中。使用表底部的滚动条滚动和查看NCA数据列。计算出的NCA参数请参见gydF4y2BaNoncompartmental分析gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

导出结果到MATLAB工作区gydF4y2Ba

可以将NCA结果导出到MATLAB中gydF4y2Ba^®gydF4y2Ba工作区，并在命令行中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。将变量名更改为gydF4y2BancatablegydF4y2Ba．点击gydF4y2Ba好吧gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

将数据导出到MATLAB工作区后，可以在命令行中分析数据。例如，您可以从NCA数据中计算平均药物清除率，并将其用作模型参数值。gydF4y2Ba

利用非线性回归估计模型参数gydF4y2Ba

SimBiology提供了不同的回归技术来估计基于实验数据的模型参数。这个例子详细说明了使用非线性回归方法的步骤gydF4y2BalsqnonlingydF4y2Ba(需要优化工具箱™)以使模型适合数据。如果你没有优化工具箱，应用程序使用gydF4y2BafminsearchgydF4y2Ba代替。在本例中，只估计了PK/PD模型的一些参数，即:gydF4y2Bak1gydF4y2Ba，gydF4y2BaL0gydF4y2Ba，gydF4y2BaL1gydF4y2Ba，gydF4y2BaCl_CentralgydF4y2Ba，gydF4y2Bak12的gydF4y2Ba,gydF4y2Bak21里面gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

适合程序设置gydF4y2Ba

从gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡上,选择gydF4y2Ba程序gydF4y2Ba>gydF4y2Ba合适的数据gydF4y2Ba．新程序(gydF4y2BaProgram2gydF4y2Ba)显示在新标签上。的gydF4y2Ba数据gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba模型gydF4y2Ba步骤已预先填充gydF4y2BaData1gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba肿瘤生长模型gydF4y2Ba,分别。gydF4y2Ba
默认情况下，gydF4y2Ba适合gydF4y2BaStep在拟合完成后自动生成图。控件顶部的图形图标禁用图形生成gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba现在编程步骤。这些情节将在后面的示例中讨论。gydF4y2Ba
从实验数据中定义模型组件和数据列之间的映射。具体来说,地图gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba模式物种gydF4y2Ba药物gydF4y2Ba在中央车厢(gydF4y2Ba中央。药物gydF4y2Ba)．同样,地图gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba来gydF4y2Ba外围。药物gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
地图gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba来gydF4y2Ba[肿瘤生长模型].tumor_weightgydF4y2Ba．gydF4y2Ba
映射gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba列gydF4y2Ba中央。药物gydF4y2Ba以表明gydF4y2Ba药物gydF4y2Ba在gydF4y2Ba中央gydF4y2Ba隔间正在加药。gydF4y2Ba
定义模型参数进行估计gydF4y2Ba估计参数gydF4y2Ba表格控件中的空单元格gydF4y2Ba估计参数gydF4y2Ba列和类型gydF4y2Bak1gydF4y2Ba．该应用程序显示具有匹配名称的模型组件。选择gydF4y2Bak1gydF4y2Ba从名单上。gydF4y2Ba
默认情况下，参数按照表达式的指示进行日志转换gydF4y2Baexp (k1)gydF4y2Ba．你可以把表达式改成没有变换，gydF4y2BaprobitgydF4y2Ba,或gydF4y2Ba分对数gydF4y2Ba转换。对于本例，保持默认的日志转换，因为它通常会提高收敛性。的gydF4y2Ba未转换的初始值gydF4y2Ba自动设置为模型值0.5。gydF4y2Ba
类型强制生物参数保持为正gydF4y2Ba未变换下界gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba未变换上界gydF4y2Ba作为gydF4y2Ba1 e-5gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba10gydF4y2Ba,分别。gydF4y2Ba
同理，添加如下参数:gydF4y2BaCl_CentralgydF4y2Ba，gydF4y2BaL0gydF4y2Ba，gydF4y2BaL1gydF4y2Ba，gydF4y2Bak12的gydF4y2Ba,gydF4y2Bak21里面gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
选择gydF4y2Ba池适合gydF4y2Ba为所有患者估计一组参数(群体拟合)。如果不选择gydF4y2Ba池适合gydF4y2Ba，该应用程序为每个患者估计一组参数(个体适合度)。gydF4y2Ba
默认的错误模型是常量错误模型。SimBiology支金宝app持常量、比例、指数和组合错误模型。详细信息请参见gydF4y2Ba误差模型gydF4y2Ba．现在，使用常数误差模型。gydF4y2Ba
保持其余配件设置不变。这些设置是gydF4y2Ba
- 估计方法-默认方法为gydF4y2BalsqnonlingydF4y2Ba如果你有优化工具箱。如果你没有，应用程序使用gydF4y2BafminsearchgydF4y2Ba．gydF4y2Ba
  有关更多信息，请参见gydF4y2Ba金宝appSimBiology中支持的参数估计方法gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
- 算法设置-估计方法的最常见选项。单击可展开该部分并查看选项。要查看每个选项的描述，请单击标题右侧的信息图标。gydF4y2Ba
- 高级算法设置-估计方法的高级设置。该表默认为空。gydF4y2Ba

跑步健身计划gydF4y2Ba

设置拟合选项后，可以运行gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba的一步。gydF4y2Ba

在顶部gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba步骤，单击gydF4y2Ba运行这个程序步骤gydF4y2Ba按钮。gydF4y2Ba
默认情况下，gydF4y2Ba适合gydF4y2BaStep在一个单独的图中显示了参数估计的过程。进度图显示了参数估计和拟合质量度量(如对数似然)的实时状态。详细信息请参见gydF4y2Ba情节进展gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
进度图显示拟合收敛。您可以关闭进度图。gydF4y2Ba
如果你正在使用gydF4y2BafminsearchgydF4y2Ba时，拟合可能由于达到最大迭代次数而无法收敛。你可以增加gydF4y2Ba麦克斯特gydF4y2Ba在gydF4y2Ba算法设置gydF4y2Ba，但对于本例，您可以继续完成这些步骤，而不需要这样做。gydF4y2Ba

可视化健身结果gydF4y2Ba

参数估计完成后，拟合结果存储在gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba程序的文件夹。gydF4y2Ba

在gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡上,选择gydF4y2Ba新的数据表gydF4y2Ba．在新选项卡中打开一个新的数据表。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中，展开gydF4y2BaProgram2gydF4y2Ba文件夹中。然后展开gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba文件夹，其中包含gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba而且gydF4y2BasimdataIgydF4y2Ba．gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba包含估计的参数值和拟合统计信息。gydF4y2BasimdataIgydF4y2Ba包含使用估计参数值的每个个体(患者或组)的模拟模型反应。gydF4y2Ba
拖gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba在新的数据表上。gydF4y2Ba
的gydF4y2Ba统计数据gydF4y2Ba表包含拟合质量度量，如AIC, BIC和对数似然。这些测量是有用的，例如，比较不同误差模型的性能。gydF4y2Ba
除了质量统计数据，您还可以查看各种拟合图，例如实际与预测的图和剩余分布图。首先,选择gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格。方法中自动列出可用的拟合图gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba章节gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡。然后选择gydF4y2BaAct vs PredgydF4y2Ba从名单上。gydF4y2Ba
实际与预测的图形显示在单独的选项卡上。预测的反应被绘制在gydF4y2BaxgydF4y2Ba轴和观测(实验)响应被绘制在gydF4y2BaygydF4y2Ba设在。gydF4y2Ba
控件中的一个绘图，可以将绘图更改为其他支持的绘图金宝appgydF4y2Ba风格gydF4y2Ba章节。gydF4y2Ba属性编辑器gydF4y2Ba．如果希望在单独的选项卡上显示新图形，并且不想重用现有的图形选项卡，请从gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba章节gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡。gydF4y2Ba
通过选择将地块更改为残差分布地块gydF4y2BaRes DistgydF4y2Ba在gydF4y2Ba风格gydF4y2Ba部分。gydF4y2Ba
该图显示每个响应的残差是否正态分布。在残差的理想正态概率图中，残差沿横过图的对角线排列，直方图表示正态拟合。然而，从图中，所有三种反应的残差，特别是gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba而且gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba，似乎不是正态分布。这可能表明常数误差模型假设是不正确的。gydF4y2Ba

比较不同的误差模型gydF4y2Ba

以下步骤演示如何将误差模型更改为指数误差模型以再次拟合数据，并比较两种不同误差模型的拟合统计量。gydF4y2Ba

保存适合结果。gydF4y2Ba在再次使用指数误差模型拟合数据之前，将常数误差模型结果保存在单独的文件夹中。否则，程序在默认情况下将覆盖gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba文件夹，每次运行适合。gydF4y2Ba

右键单击gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba文件夹中的匹配程序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。gydF4y2Ba

用指数误差模型重新运行拟合。gydF4y2Ba保存数据后，可以使用不同的错误模型重新运行fit程序。gydF4y2Ba

控件返回到匹配程序gydF4y2BaProgram2gydF4y2Ba选项卡。在gydF4y2Ba误差模型gydF4y2Ba部分中,选择gydF4y2Ba指数gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
在顶部gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba步骤，单击gydF4y2Ba运行这个程序步骤gydF4y2Ba按钮。gydF4y2Ba
在拟合完成后关闭进度图。gydF4y2Ba
如果您关闭数据表(gydF4y2BaDatasheet3gydF4y2Ba)，其中包含前一次匹配的匹配统计信息，请重新打开数据表。在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,单击gydF4y2Ba文档gydF4y2Ba．然后双击gydF4y2BaDatasheet3gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
点击gydF4y2Ba工作空间gydF4y2Ba返回适合程序的结果。扩大gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba适合程序的文件夹。然后拖gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba到gydF4y2BaDatasheet3gydF4y2Ba．新列(gydF4y2BaProgram2_LastRungydF4y2Ba)，其中包含最新的拟合结果，将被添加到先前的拟合结果(gydF4y2BaProgram2_fit_constantgydF4y2Ba)．gydF4y2Ba
的gydF4y2Ba统计数据gydF4y2Ba下表比较了适合的质量措施。由比较可知，采用指数误差模型拟合的AIC和BIC均小于之前的拟合。这说明指数误差模型比常数误差模型更能拟合数据。指数误差模型的对数似然更大，也表明它是一个更好的拟合。gydF4y2Ba
接下来，看残差分布图。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章节gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡。gydF4y2Ba
与常误差模型的残差分布相比，指数误差模型的残差分布看起来更正态化，这表明指数误差模型确实更适合数据。gydF4y2Ba

计算置信区间gydF4y2Ba

另一种评估拟合结果质量的方法是计算估计参数和模型预测的95%置信区间——即使用估计参数的模型模拟结果。这一步需要统计和机器学习工具箱™。gydF4y2Ba

回到合适的程序。单击左上角的(+)图标并选择gydF4y2Ba置信区间gydF4y2Ba．一个gydF4y2Ba置信区间gydF4y2Ba步骤出现在gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba的一步。gydF4y2Ba
在顶部gydF4y2Ba置信区间gydF4y2Ba步骤，通过单击图图标禁用自动生成图。对于这两个gydF4y2Ba参数置信区间gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba预测置信区间gydF4y2Ba，使用默认方法gydF4y2Ba高斯gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba95％gydF4y2Ba信心水平。单击gydF4y2Ba运行这个程序步骤gydF4y2Ba按钮计算置信区间。gydF4y2Ba
对于参数置信区间，支持的方法为金宝appgydF4y2Ba高斯gydF4y2Ba，gydF4y2BaprofileLikelihoodgydF4y2Ba,gydF4y2Ba引导gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
对于预测置信区间，支持的方法为金宝appgydF4y2Ba高斯gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba引导gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
一旦完成，结果将存储为gydF4y2BaparameterCIgydF4y2Ba而且gydF4y2BapredictionCIgydF4y2Ba在gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba程序的文件夹。gydF4y2BaparameterCIgydF4y2Ba包含估计参数的95%置信区间。gydF4y2BapredictionCIgydF4y2Ba包含模型预测的95%置信区间。gydF4y2Ba
绘制估计参数的95%置信区间。点击gydF4y2BaparameterCIgydF4y2Ba在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格并选择gydF4y2Ba信心gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba部分。gydF4y2Ba
每个估计参数的置信区间显示在一个新的图表中。该图表明成功计算了所有估计参数的置信区间。gydF4y2Ba
根据置信区间估计的结果(状态)，应用程序以不同的方式绘制结果。gydF4y2Ba
- 如果置信区间估计状态为agydF4y2Ba成功gydF4y2Ba(如上图所示)，应用程序使用第一个默认颜色(蓝色)为每个参数估计绘制一条线和一个居中点。该应用程序还绘制了一个方框来表示置信区间。gydF4y2Ba
- 如果状态为gydF4y2Ba限制gydF4y2Ba或gydF4y2Ba可尊敬的gydF4y2Ba，该应用程序使用第二种默认颜色(红色)，并绘制一条线、居中点和方框来表示置信区间。gydF4y2Ba
- 如果状态为gydF4y2Ba没有有价值的gydF4y2Ba，该应用程序只绘制一条直线和一个红色居中的十字。gydF4y2Ba
- 如果有任何经过转换的参数，其估计值为0(对于gydF4y2Ba日志gydF4y2BaTransform)和0或1(对于gydF4y2BaprobitgydF4y2Ba或gydF4y2Ba分对数gydF4y2Ba变换)，没有为这些参数估计绘制置信区间。gydF4y2Ba
有关不同状态定义的详细信息，请参见gydF4y2Ba参数置信区间估计状态gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
您还可以更改gydF4y2Ba布局gydF4y2Ba的情节gydF4y2Ba情节的设置gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
- 的gydF4y2Ba“分裂”gydF4y2Ba布局在一个单独的轴上显示每个参数估计的置信区间。gydF4y2Ba
- 的gydF4y2Ba“分组”gydF4y2Ba布局显示一个轴上的所有置信区间，按参数估计分组。每个估计的参数由一条垂直的黑线分隔。gydF4y2Ba
在这两种情况下，原始拟合中定义的参数边界都用方括号标记。该应用程序使用垂直虚线来分组在公共拟合中计算的参数估计的置信区间。gydF4y2Ba
类似地，绘制模型预测的95%置信区间。点击gydF4y2BapredictionCIgydF4y2Ba在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格并选择gydF4y2Ba信心gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba部分。gydF4y2Ba
在该图中，每个组的置信区间在单独的列中绘制，每个响应在单独的行中绘制。该图表示置信区间的成功计算。gydF4y2Ba
绘图行为因结果而异(gydF4y2Ba状态gydF4y2Ba)的置信区间计算。gydF4y2Ba
- 如果状态为gydF4y2Ba限制gydF4y2Ba或gydF4y2Ba没有有价值的gydF4y2Ba，该应用程序使用第二种默认颜色(红色)绘制置信区间。gydF4y2Ba
- 否则，应用程序使用第一个默认颜色(蓝色)并将置信区间绘制为阴影区域(如上图所示)。gydF4y2Ba
详细信息请参见gydF4y2Ba模型预测的高斯置信区间计算gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba自举置信区间计算gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

显示拟合结果覆盖实验数据gydF4y2Ba

一旦完成参数估计，就可以在实验数据的基础上绘制模拟结果。通常有两种方法来获取plot。gydF4y2Ba

第一种方法是使用默认值gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba显示每组实验数据拟合结果的图表。gydF4y2Ba

点击gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba从gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba适合程序的文件夹。gydF4y2Ba
选择gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba在gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba章节gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡。gydF4y2Ba

第二种方法更加定制化和复杂，但是您可以更好地控制情节的外观。下面的步骤展示了如何在同一轴上绘制所有组的肿瘤生长轮廓，但对实验数据和模拟数据使用不同的线条样式。gydF4y2Ba

点击gydF4y2BasimdataIgydF4y2Ba在gydF4y2BaLastRungydF4y2Ba适合程序的文件夹。gydF4y2Ba
点击gydF4y2Ba时间gydF4y2Ba从gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba章节gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡。gydF4y2Ba
拖gydF4y2BaData1gydF4y2Ba(实验数据)放到地块上。gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba属性编辑器gydF4y2Ba对于绘图，多选(gydF4y2BaCtrlgydF4y2Ba+gydF4y2Ba点击gydF4y2Ba的前三行(模拟数据)gydF4y2Ba反应gydF4y2Ba表，单击gydF4y2Ba创建组gydF4y2Ba．gydF4y2Ba
在gydF4y2Ba片gydF4y2Ba表，使用无样式为gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba通过选择空。gydF4y2Ba
清除每个集合的前两行。只保留每组中的肿瘤生长数据。gydF4y2Ba
使用gydF4y2Ba线条样式gydF4y2Ba为gydF4y2Ba集gydF4y2Ba而且gydF4y2Ba颜色gydF4y2Ba为gydF4y2Ba响应gydF4y2Ba．同时设置gydF4y2Ba标记gydF4y2Ba的模拟数据(Program2)gydF4y2Ba没有一个gydF4y2Ba．设置gydF4y2Ba风格gydF4y2Ba的实验数据(Data1)gydF4y2Ba没有一个gydF4y2Ba．选择gydF4y2BaogydF4y2Ba随着gydF4y2Ba标记gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

拟合数据后，可以将模型值设置为参数估计值并进行其他分析。例如，您可以使用gydF4y2Ba敏感性分析gydF4y2Ba并通过改变敏感参数来研究模型的变异性gydF4y2Ba虚拟病人gydF4y2Ba．gydF4y2Ba

参考文献gydF4y2Ba

[1]西米奥尼，M. P.马格尼，C.卡米娅，G.德·尼可劳，V.克罗奇，E.佩森蒂，M. Germani, I. Poggesi和M. Rocchetti。2004。应用抗癌药物后异种移植模型中肿瘤生长动力学的预测药代动力学建模。gydF4y2Ba癌症研究gydF4y2Ba．64:1094 - 1101。gydF4y2Ba