sbioloadproject ('insulindemo'那“m1”）

Warnsettings =警告（“关”那“SimBiology: DimAnalysisNotDone_MatlabFcn_Dimensionless”）;

mealDose=sbioselect（m1，'姓名'那“单餐”)；得到（米多糖）

configset=getconfigset（m1，“活跃”）;configset.stoptime = 7;

configset。TimeUnits

normalMealSim=sbiosimulate（m1，configset，[]，mealDose）；

糖尿病= SBIOSELECT（M1，'姓名'那'2型糖尿病'）

diabeticMealSim=sbiosimulate（m1，配置集，diabeticVar，mealDose）；

outputNames = {“血浆葡萄糖浓度”那“等离子体浓度”那“Glu-Prod”那.．.“Glu出现率”那“Glu Util”那“这是秘密”}；数字；为了i=1:numel（outputNames）子图（2,3,i）；[tNormal，ynNormal]=normalMealSim.selectbyname（outputNames{i}）；[tDiabetic，yDiabetic]=diabeticMealSim.selectbyname（outputNames{i}）；plot（tNormal，yNormal，' - '那.．.糖尿病，糖尿病，“——”）;%注释数据outputparam = sbioselect（m1，'姓名'我,outputNames {});标题(outputNames{我});Xlabel（的时间(小时)）;如果strcmp（outputparam.type，“参数”) ylabel (outputParam.ValueUnits);其他的ylabel (outputParam.InitialAmountUnits);结束xlim ([0 7]);%添加传奇如果我== 3传说（{'普通的'那“糖尿病”},“位置”那'最好的事物'）;结束结束

configset.StopTime=24；

Daydose = SbioSelect（M1，'姓名'那“日常生活”）;

normalDaySim = sbiosimulate(m1, configset， []， dayDose);

Whemairvars {1} = SBIOSELECT（M1，'姓名'那'低胰岛素敏感性')；disbadivars{2}=[disbadivars{1}，.．.sbioselect（m1，'姓名'那“高β细胞反应性”));impairVars {3} = sbioselect (m1,'姓名'那“低β细胞反应性”)；disbadivars{4}=[disbadivars{3}，.．.sbioselect（m1，'姓名'那“高胰岛素敏感性”));

为了i = 1：4劣质（i）= sbiosmulate（m1，configset，whemairvars {i}，daydose）;结束

图;outputNames = {“血浆葡萄糖浓度”那“等离子体浓度”};Legendlabels = {{'普通的'},.．.{“ins =β\ '那“-Ins+\beta”},.．.{'=Ins-\beta'那“+ Ins -β\”}}；yLimits=[80240；0500]；为了i = 1:numel(outputNames) [tNormal, yNormal] = selectbyname(normalDaySim, outputNames{i});[tImpair, yImpair] = selectbyname(损伤，outputNames{i});%绘制正常子地块（2,3,3*i-2）；地块（T正常、Y正常、，“b-”）;XLIM（[024]）;ylim（ylimits（我，:)）;Xlabel（的时间(小时))；传奇(legendLabels{1},“位置”那“西北”）;%低胰岛素子图(2,3,3 *i-1);情节(tImpair {1}, yImpair {1},“g——”, tImpair {2}, yImpair {2},“:”）;XLIM（[024]）;ylim（ylimits（我，:)）;Xlabel（的时间(小时))；传奇(legendLabels{2},“位置”那“西北”)；头衔(outputNames{i});%低贝塔曲线图子地块（2,3,3*i）；地块（tImpair{3}，yImpair{3}，c -。, tImpair {4}, yImpair {4},“m -”）;XLIM（[024]）;ylim（ylimits（我，:)）;Xlabel（的时间(小时))；传奇(legendLabels{3},“位置”那“西北”）;结束

%加载实验数据fitData = groupedData (readtable (“GlucoseData.csv”那'delimiter'那','));%设置数据的单位fitData.Properties.VariableUnits = {.．.“小时”那.．.%时间单位毫克/分钟的那.．.% GluRate单位'Milligram / Direiliter'那.．.% PlasmaGluConc单位毫克/分钟的那.．.% GluUtil单位};%确定哪些模型组件对应于观察到的数据变量。gastrofitobs ='[Glu Appear Rate] = Glu ';%估计以下参数的值:gastroFitEst = estimatedInfo ({“kmax”那“kmin”那“出租车”那“剂量”}）;%确保参数估计值在估计过程中始终为正值%在所有参数上使用日志转换。[gastroFitEst.Transform]=交易('日志'）;％将剂量的初始估计设置为报告的膳食剂量。这%剩余的初始估计将从参数值％ 该模型。胃功能测试（4）。初始值=米糖。量；%用初始参数估计生成模拟数据configset.stoptime = 7;gastroinitsim = sbiosmulate（m1，mealldose）;%使用| nlinfit |拟合数据，在每次迭代时显示输出fitOptions = statset (“显示”那'iter')；[gastroFitResults，gastroFitSims]=sbiofit（m1，fitData，.．.gastroFitObs gastroFitEst, [],“nlinfit”, fitOptions);

%拟合数据，绘制每次迭代的目标函数fitOptions2=最佳选项(“fminunc”那“PlotFcns”，@optimplotfval）;[胃酸虫（2），Gastrofitsims（2）] = SBIOfit（M1，FitData，.．.gastroFitObs gastroFitEst, [],“fminunc”, fitOptions2);

gastrosims = selectbyname（[gastroinitsim gastrofitsims]，“Glu出现率”)；图；曲线图（gastroSims（1）.时间，gastroSims（1）.数据，' - '那.．.gastroSims(2)。时间,gastroSims(2)。数据,“——”那.．.胃模拟（3）.时间，胃模拟（3）.数据，“-”。那.．.fitdata.time，fitdata.glurate，“x”）;Xlabel（‘时间（小时）’）;ylabel (毫克/分钟的)；传奇(“报告”那“估计(nlinfit)”那.．.“估计（fminunc）”那“实验性”)；头衔(葡萄糖的外表适合的）;

图形fitResults=[gastroFitResults（1）.参数估计值.估计值.．.胃镜检查结果（2）。参数估计。估计]；% kmax、kmin和kabs的初始值来自模型。gastroFitInitValues=[get（sbioselect）（m1，'姓名'那“kmax”)，'价值')获取（sbioselect）（m1，'姓名'那“kmin”)，'价值')获取（sbioselect）（m1，'姓名'那“出租车”)，'价值') gastroFitEst(4)。InitialValue];relFitChange = fitResults ./ [gastroFitInitValues gastroFitInitValues] - 1;酒吧(relFitChange);甘氨胆酸ax =;斧子。XTickLabel = {gastroFitEst.Name};ylabel (“估计值的相对变化”)；头衔(“比较报告的和估计的胃肠道参数值”)；传奇({“nlinfit”那“fminunc”},“位置”那'北'）

%为“输入”创建强制函数:%血浆胰岛素PlasmaInsRule=sbioselect（m1，'姓名'那“等离子体浓度定义”）;PlasmaInsForcingFcn = sbioselect (m1,'姓名'那“等离子体Ins凝聚强迫函数”）

PlasmaInsRule.Active=false；PlasmaInsForcingFcn.Active=true；内源性葡萄糖生成% (Glu Prod)GluProdRule = sbioselect (m1,'姓名'那“Glu产品定义”）;GluProdForcingFcn = sbioselect (m1,'姓名'那'glu prod forcing功能'）

GluProdRule。积极= false;GluProdForcingFcn。积极= true;葡萄糖出现率(Glu出现率)GluRateRule = sbioselect (m1,'姓名'那'glu出现率定义'）;GluRateForcingFcn = sbioselect (m1,'姓名'那“Glu出现率强制函数”）

gluraterule.active = false;glurateforcingfcn.active = true;%用初始参数值进行模拟muscleInitSim = sbiosimulate (m1);%确定哪些模型组件对应于观察到的数据变量。muscleFitObs = {'[Plasma GluConc] = PlasmaGluConc'那.．.'[Glu Util] = Glu '};%估计以下参数的值:muscleFitEst = estimatedInfo ({“[血浆体积（Glu）]”那“k1”那“k2”那.．.“Vm0”那“Vmx”那“公里”那“p2U”}）;%确保参数估计值在估计过程中始终为正值%在所有参数上使用日志转换。[musclefitest.transform] =交易（'日志'）;%拟合数据，在每次迭代时显示输出[musclefitsults，muscleFitSim]=sbiofit（m1，fitData，.．.musclefitobs，musclefitest，[]，“nlinfit”, fitOptions);

图;msclefitinitvalues = [get(sbioselect(m1，'姓名'那'等离子体体积（glu）')，'价值')获取（sbioselect）（m1，'姓名'那“k1”)，'价值')获取（sbioselect）（m1，'姓名'那“k2”)，'价值')获取（sbioselect）（m1，'姓名'那“Vm0”)，'价值')获取（sbioselect）（m1，'姓名'那“Vmx”)，'价值')获取（sbioselect）（m1，'姓名'那“公里”)，'价值')获取（sbioselect）（m1，'姓名'那“p2U”)，'价值')]；bar（musclefiteresults.ParameterEstimates.Estimate./muscleFitInitValues-1）；ax=gca；ax.XTickLabel={muscleFitEst.Name}；ylabel(“估计值的相对变化”)；头衔(“比较报告和估计的葡萄糖参数值”）;

PlasmaInsRule。积极= true;GluProdRule。积极= true;GluRateRule。积极= true;PlasmaInsForcingFcn。积极= false;GluProdForcingFcn。积极= false;GluRateForcingFcn。积极= false;

肌肉= selectbyname（[muscleinitsim musclefitsim]，.．.{“血浆葡萄糖浓度”那“Glu Util”})；图；绘图（muscleSims（1）.时间，muscleSims（1）.数据（：，1），' - '那.．.肌肉ims（2）.时间，肌肉ims（2）.数据（：，1），“——”那.．.fitData.Time，fitData.Plasmaglucon，“x”）;Xlabel（‘时间（小时）’）;ylabel (‘mg/dl’)；传奇(“初始(模拟)”那'估计（模拟）'那“实验性”)；头衔(“血浆葡萄糖配合”）;

图;情节(muscleSims(1)。时间,muscleSims (1) . data (:, 2),' - '那.．.肌肉ims（2）.时间，肌肉ims（2）.数据（：，2），“——”那.．.fitData.Time，fitData.GluUtil，“x”）;Xlabel（‘时间（小时）’）;ylabel (毫克/分钟的)；传奇(“初始(模拟)”那'估计（模拟）'那“实验性”)；头衔(“葡萄糖利用适合”）;

警告(warnSettings);