模拟生物学
对生物系统进行建模、模拟和分析
模拟生物学®提供用于建模、模拟和分析动态系统的应用程序和编程工具，重点关注定量系统药理学(QSP)、基于生理的药代动力学(PBPK)和药代动力学/药效学(PK/PD)应用。您可以使用SimBiology框图编辑器交互式地构建模型，也可以使用MATLAB以编程方式构建模型®语言。您的模型可以从头创建，作为SBML格式的文件导入，或者构建在SimBiology中提供的模型示例上。
SimBiology提供了各种各样的技术来分析基于ode的模型，这些模型的复杂性和大小各不相同。您可以运行模拟来评估目标的可行性，预测药物的有效性和安全性，并确定最佳的给药方案。您可以使用局部和全局敏感性分析确定关键路径和参数，并通过运行参数扫描评估生物变异。为了估计参数，你可以使用非线性回归和非线性混合效应技术拟合数据，并执行非区室分析(NCA)。
开始：
SimBiology社区
一个科学家聚集的地方，在QSP, PBPK, PK/PD建模使用SimBiology和MATLAB。
建筑模型
构造定量系统药理学（QSP）生理药代动力学（PBPK），或药代动力学/药效学(PK / PD)就像您使用SimBiology Model Builder在一张纸上绘制模型一样。
将可选数量值存储为模型变量。
评估剂量策略
定义和评估剂量策略。评估联合治疗的好处，并通过结合针对不同模式物种的给药计划来确定最佳的给药策略。
模拟模型
使用多种确定性和随机解算器模拟模型的动态行为SimBiology模型分析或编程工具。
选择解算器
从几个可用的确定性求解器中选择一个，包括MATLAB解决歌唱和日晷解决者，或选择其中之一随机解算器，包括随机模拟算法(SSA)、显式跳跃算法和隐式跳跃算法。
通过扩展到集群和云来提高模拟的性能。
Noncompartmental分析
从药物浓度的时间过程测量中计算药物的药代动力学参数，而无需假设室模型。使用稀疏或连续取样，对单次或多次给药的实验和模拟数据进行NCA。
以线性和半对数标度显示的浓度-时间数据的AUC计算。
双室PK模型的高斯参数置信区间。
非线性混合效应技术(NLME)
使用NLME方法拟合总体数据，使用期望最大化随机近似(SAEM)、一阶条件估计(FOCE)、一阶估计(FO)、线性混合效应(LME)近似或限制LME近似。
非线性混合效应法的进度图。
内置程序和交互式探索工具
使用SimBiology Model Analyzer应用程序的内置分析步骤编写分析程序。使用滑块以交互方式探索参数或剂量计划变化对模型结果的影响。
全局和局部敏感性分析
通过进行局部或全局敏感性分析，探讨模型数量变化对模型响应的影响。使用全局敏感性分析来理解哪个模型输入驱动了跨参数空间的模型响应，并告知参数估计策略。
自定义分析
通过MATLAB脚本以编程方式使用SimBiology来自动化分析和创建自定义分析。您还可以使用社区提供的工具作为附加组件，对SimBiology模型（如虚拟人口模拟）执行自定义分析。
来自SimBiology在线社区的社区贡献工具。
构建和部署Web应用程序
创建应用程序使用程序设计师，使用MATLAB编译器对其进行打包™, 并使用MATLAB Web应用服务器™．合作者可以使用浏览器访问和运行web应用程序，而无需安装任何软件。
