В этом примере показано, как выполнить сканирование параметра путем симуляции модели многократно, каждый раз варьируясь 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, в как, варьируясь уровень kGd влияет на уровень Ga, выполните сканирование параметра по различным значениям kGd.
Загрузите gprotein.sbproj проект, 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 SimFunction объект, где kGd входной параметр должен отсканировать, и Ga наблюдаемые разновидности. Передайте в пустом массиве [] как последний входной параметр, чтобы обозначить, что нет никаких дозируемых разновидностей.
simfunc = createSimFunction(m1,{'kGd'},{'Ga'},[]);Симулируйте модель многократно с различными kGd значениями. Установите время остановки на 1 000.
sd = simfunc(kGdValues,1000);
Постройте результаты симуляции, чтобы видеть, как, варьируясь уровень kGd влияет на уровень Ga.
sbioplot(sd);
SimFunction object | createSimFunction