Рабочий стол обеспечивает следующие встроенные задачи, которые можно использовать, чтобы анализировать модели.
| Имя задачи | Описание | Показывает живые графики | Развертывание поддержек | Функция командной строки |
|---|---|---|---|---|
| Модель Simulate | Моделирует динамическое поведение данной модели с помощью множества детерминированных и стохастических решателей. | Да | Да | sbiosimulate, SimFunction object |
| Подходящие данные | Оценочные параметры модели путем подбора кривой модели к данным курса времени с помощью нелинейной регрессии или нелинейных смешанных эффектов (NLME) методы. Можно соответствовать данным к одному человеку, чтобы предсказать специфичные для группы значения или одновременно соответствовать всем группам (объединенная подгонка), чтобы оценить одно множество значений.ПримечаниеДля нелинейных смешанных эффектов (NLME) оценка требуется Statistics and Machine Learning Toolbox™. Для нелинейной регрессии рекомендуются Optimization Toolbox™, Global Optimization Toolbox и Statistics and Machine Learning Toolbox. | Нет. График прогресса показывают вместо этого. | Нет | sbiofit для нелинейной регрессии, sbiofitmixed для моделирования NLME |
| Вычислите сохраненные циклы | Вычисляет полный набор линейных отношений сохранения для разновидностей в модели и возвращает список разновидностей, которые сохраняются в системе, независимо от скоростей реакции. | Нет | Нет | sbioconsmoiety |
| Вычислите чувствительность | Вычисляет зависящие от времени производные одной или нескольких разновидностей или относительно параметров модели или относительно начальных условий разновидностей. Вычисление этой зависящей от времени чувствительности помогает вам определить, какой эффект параметры или разновидности имеют на другую разновидность или параметр. | Да | Нет | sbiosimulate, SimFunctionSensitivity object |
| Запустите сканирование | Выполняет сканирование параметра, которое позволяет вам исследовать образцовую динамику, данную различные значения количеств модели и доз. ПримечаниеStatistics and Machine Learning Toolbox рекомендуется для большего количества опций выборки. | Да | Нет | sbiosimulate, SimFunction object |
| Запустите сканирование с чувствительностью | Выполняет сканирование параметра при вычислении чувствительности количеств модели. Для каждого отсканированного значения вы видите соответствующую зависящую от времени чувствительность количеств относительно параметра интереса. ПримечаниеStatistics and Machine Learning Toolbox рекомендуется для большего количества опций выборки. | Да | Нет | sbiosimulate, SimFunctionSensitivity object |
| Запустите симуляцию ансамбля | Выполняет ряд стохастических симуляций модели. Когда поведение модели является стохастическим по своей природе, одна запущенная симуляция не может обеспечить достаточно понимания модели. Используйте эту задачу выполнить много симуляций. | Да | Нет | sbioensemblerun |
| Запустите симуляцию группы | Моделирует модель для каждой группы в данных. Например, сгруппированные данные могут содержать измерения концентрации плазмы препарата в разное время для нескольких пациентов и информации о дозировании для каждого пациента. Эта задача выполняет симуляцию для каждого пациента, использующего соответствующую информацию о дозировании от данных, и сравнивает результаты симуляции с данными визуально в живом разделе графиков. | Да | Нет | sbiosimulate, SimFunction object |
| Создайте пользовательский анализ | Позволяет вам создать задачу для пользовательского анализа с помощью языка MATLAB®. Например, можно записать скрипт, чтобы идентифицировать оптимальную стратегию дозирования, которая подавляет рост опухоли в то время как удовлетворяющие ограничения безопасности. | Нет | Нет | — |
| Поисковая модель (модели) | Позволяет вам искать модели ключевые слова. | Нет | Нет | sbioselect |
| Сгенерируйте отчет | Создает отчет образцовых и результатов анализа. Можно выбрать различную информацию, которая будет включена в отчет, такой как представление схемы модели, образцовых уравнений или импортированных данных. | Нет | Нет | — |