SimBiology
模拟、模拟和分析生物系统
SimBiology提供应用程序和编程工具来建模、模拟和分析动态系统，重点关注药代动力学/药效学（PK/PD）和系统生物学应用。它提供了用于构建模型的框图编辑器，或者您可以使用MATLAB以编程方式创建模型®语言。SimBiology包含一个公共PK模型库，您可以自定义该库并与机械系统生物学模型集成。
多种模型探索技术可以让你确定最佳的给药计划和细胞通路中可能的药物靶点。SimBiology使用常微分方程(ode)和随机求解程序来模拟药物暴露、药物疗效、酶和代谢物水平的时间进程概况。你可以研究系统动力学和指导实验使用参数扫描和灵敏度分析。您还可以使用单个主题或总体数据来估计模型参数。
开始:
建筑模型
构造定量系统药理学(QSP)，基于生理的药代动力学(PBPK)，或药代动力学/药效学（PK/PD）模型就像你在纸上画的一样。
指定模型动力学
使用拖放方框图编辑器或编程工具来构建QSP、PBPK或PK/PD模型。从Systems Biology Markup Language (SBML)文件导入现有模型。
糖尿病QSP模型的图表视图。
创建模型变体
使用模型的变体来存储一组从基体模型的配置不同的参数值或初始条件的。轻松模拟虚的患者，候选药物，替代方案，并假设假设没有在创建模型的多个副本。
模型变体表。
评估给药策略
定义和评估给药策略。评估联合治疗的益处，并通过针对不同模型物种的联合给药计划确定最佳给药策略。
选择一个解算器
从几个可用的确定性解算器中选择一个，包括MATLAB ODE解算器以及日晷解算器，或选择随机动力学包括随机模拟算法（SSA）、显式tau跳跃和隐式tau跳跃。
加速模拟
通过将模型转换为编译的C代码来加速大型模型或蒙特卡罗模拟。通过使用跨多核、集群或云计算资源分布模拟，进一步提高性能并行计算工具箱™.
扩展到集群和云以提高性能。
非部门分析
从药物浓度的时间历程测量中计算药物的药代动力学参数，而不假设一个室模型。使用稀疏或串行采样，对单次或多次给药的实验和模拟数据执行NCA。
浓度-时间数据的AUC计算，以线性和半对数形式显示。
非线性回归
估计参数使用局部或全局估计方法计算参数和模型预测的置信区间。分别适合每个组来生成特定于组的估计值，或者同时适合所有组来估计一组值。
二室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，使用期望最大化（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近似对总体数据进行拟合。
非线性混合效应法的进度图。
内置任务和交互式探索工具
使用内置的分析来分析模型。使用滑块以交互方式探索参数或剂量的模型结果日程变化的影响。
任务编辑器，显示各种参数值和剂量计划的效果。
自定义分析
使用SimBiology和MATLAB脚本来自动分析和创建自定义分析。
自定义算法用于识别的最佳输注速率。
用SimBiology桌面创建应用程序
使用SimBiology桌面，通过单击创建独立的模型探索应用程序。
应用程序创建与SimBiology桌面显示抗肿瘤坏死因子治疗结果。
正在生成自定义应用程序
使用MATLAB应用程序构建功能创建定制的独立应用程序。
显示联合治疗模拟结果的自定义应用程序。
可见
执行模拟后计算，例如计算曲线下面积（AUC），并将其用作模拟、数据拟合或全局灵敏度分析的响应
全球敏感性分析(GSA)
通过计算Sobol指数和进行多参数GSA，探讨模型量变化对模型响应的影响
见发布说明有关这些功能和相应功能的详细信息。
