sbiofit | Выполнить нелинейную регрессию методом наименьших квадратов |
sbionlinfit | Выполнение нелинейной регрессии методом наименьших квадратов с использованием моделей SimBiology (требуется программное обеспечение Statistics and Machine Learning Toolbox) |
sbioparamestim | Выполнить оценку параметров |
sbiosampleparameters | Создание параметров путем выборки ковариатной модели (требуется программное обеспечение Statistics and Machine Learning Toolbox) |
sbiosampleerror | Пример ошибки на основе модели ошибки и добавление шума в данные моделирования |
sbioparameterci | Вычислять доверительные интервалы для расчетных параметров (требуется набор инструментов для статистики и машинного обучения) |
sbiopredictionci | Вычислять доверительные интервалы для прогнозов модели (требуется набор инструментов для статистики и машинного обучения) |
groupedData | Табличный сбор данных и метаданных |
EstimatedInfo object | Объект, содержащий информацию об оценочных количествах модели |
LeastSquaresResults object | Объект результатов, содержащий результаты оценки регрессии методом наименьших квадратов |
Observable | Объект, содержащий выражение для расчетов после моделирования |
OptimResults object | Объект результатов оценки, подкласс LeastSquaresResults |
NLINResults object | Объект результатов оценки, подкласс LeastSquaresResults |
ParameterConfidenceInterval | Объект, содержащий результаты доверительного интервала для оценочных параметров |
PredictionConfidenceInterval | Объект, содержащий результаты доверительного интервала для прогнозов модели |
| Построитель моделей SimBiology | Создание моделей QSP, PK/PD и механистической системной биологии в интерактивном режиме |
| Анализатор модели SimBiology | Анализ моделей QSP, PK/PD и механистической системной биологии |
Выполните несоответствующий анализ и калибровку параметров модели путем подгонки к экспериментальным данным PKPD с использованием нелинейной регрессии.
Подогнать однокамерную модель к индивидуальному профилю ПК
Этот пример показывает, как подогнать данные профиля ПК индивидуума к однокамерной модели и оценить фармакокинетические параметры.
Подбор двухкамерной модели для PK-профилей нескольких индивидуумов
Этот пример показывает, как оценить фармакокинетические параметры нескольких людей с использованием двухкамерной модели.
Оценка параметров PK для нескольких категорий
В этом примере показано, как оценить специфичные для категории (такие как молодой и старый, мужской и женский в иерархической модели), индивидуальные и популяционные параметры с использованием данных профиля ПК от нескольких человек.
Выполнение гибридной оптимизации с использованием sbiofit
В этом примере показано, как настроить sbiofit для выполнения гибридной оптимизации.
Целью регрессионных моделей является описание переменной ответа как функции независимых переменных.
Поддерживаемые методы оценки параметров в SimBiology
SimBiology ® поддерживает различные методы оптимизации для задач оценки наименьших квадратов и смешанных эффектов.
SimBiology поддерживает модели ошибок, описанные в следующей таблице.
График хода выполнения обеспечивает прямую обратную связь о состоянии оценки параметров при использовании sbiofit, sbiofitmixedили программа Fit Data в приложении SimBiology Model Analyzer.
Выполнение подгонки данных с использованием моделей PK/PD
SimBiology позволяет оценивать параметры модели, подгоняя модель к экспериментальным данным временного курса, используя методы нелинейной регрессии или смешанных эффектов (NLME).