Этот пример показывает, как выполнить сканирование параметра путем симуляции модели многократно, каждый раз отличаясь значение параметра.
В модели, описанной в Модели Дрожжей Гетеротримерный Цикл Белка G, уровень деактивации белка G (kGd) намного ниже в деформации мутанта по сравнению с деформацией дикого типа (kGd = 0.004 по сравнению с kGd = 0.11), который объясняет более высокие уровни активированного белка G (Ga) в деформации мутанта. Для подробного взгляда на то, как, отличаясь уровень kGd влияет на уровень Ga, выполните сканирование параметра по различным значениям kGd.
Загрузите проект gprotein.sbproj, который включает переменную m1, объект модели.
sbioloadproject gproteinСоздайте вектор пяти равномерно расположенных с интервалами значений для kGd в пределах от 0.001 к 0.15.
kGdValues = linspace(1e-3,0.15,5)';
Создайте объект SimFunction, где kGd является входным параметром, чтобы отсканировать, и Ga является наблюдаемыми разновидностями. Передайте в пустом массиве [] как последний входной параметр, чтобы обозначить, что нет никаких дозируемых разновидностей.
simfunc = createSimFunction(m1,{'kGd'},{'Ga'},[]);Моделируйте модель многократно с различными kGd значениями. Установите время остановки на 1 000.
sd = simfunc(kGdValues,1000);
Постройте результаты симуляции, чтобы видеть, как, отличаясь уровень kGd влияет на уровень Ga.
sbioplot(sd);
SimFunction object | createSimFunction