Расчет чувствительности с помощью sbiosimulate

Расчет чувствительности с помощью `sbiosimulate`

Обзор

Сведения о примерной модели

В этом примере используется модель, описанная в модели дрожжевого гетеротримерного G-белкового цикла, для иллюстрации вариантов анализа чувствительности SimBiology ® .

В этой таблице перечислены реакции, используемые для моделирования цикла G-белка, и соответствующие параметры скорости (константы скорости) для каждой реакции массового действия. Для обратимых реакций параметр прямой скорости перечисляется первым.

Нет.	Имя	^Reaction1	Параметры скорости
1	Взаимодействие рецептор-лиганд	`L + R <-> RL`	`kRL`, `kRLm`
2	Образование гетеротримерного G-белка	`Gd + Gbg -> G`	`kG1`
3	Активация G-белка	`RL + G -> Ga + Gbg + RL`	`kGa`
4	Синтез и деградация рецепторов	`R <-> null`	`kRdo`, `kRs`
5	Деградация рецептора-лиганда	`RL -> null`	`kRD1`
6	Инактивация G-белка	`Ga -> Gd`	`kGd`
¹ Легенда видов: L = лиганд (альфа-фактор), R = рецептор альфа-фактора, Gd = неактивный G-альфа-ВВП, Gbg = свободные уровни G-бета: G-гамма комплекс, G = неактивный Gbg: Gd комплекс, Ga = активный G-альфа-GTP

О примере

Предположим, что вы рассчитываете чувствительность видов Ga относительно каждого параметра в модели. Таким образом, требуется вычислить зависящие от времени производные.

$\frac{\partial (Ga}{) \partial (} \frac{kRLm), \partial}{(Ga)} \partial \frac{(kRL}{), \partial (} \frac{Ga) \partial}{(kG1),} ∂$ (Ga) ∂ (kGa)...

Загрузка и настройка модели для анализа чувствительности

gprotein_norules.sbproj проект содержит модель, которая представляет штамм дикого типа (хранится в переменной m1).
```
sbioloadproject gprotein_norules m1
```
Опции для анализа чувствительности находятся в объекте набора конфигурации. Получение объекта набора конфигурации из модели.
```
csObj = getconfigset(m1);
```
Используйте sbioselect , которая позволяет запрашивать по типу, чтобы получить Ga виды из модели.
```
Ga = sbioselect(m1,'Type','species','Where','Name','==','Ga');
```
Установите Outputs имущества SensitivityAnalysisOptions объект для Ga виды.
```
csObj.SensitivityAnalysisOptions.Outputs = Ga;
```
Используйте sbioselect функция, позволяющая запрашивать по типу, извлекать все параметры из модели и сохранять вектор в переменной, pif.
```
pif = sbioselect(m1,'Type','parameter');
```
Установите Inputs имущества SensitivityAnalysisOptions объект для pif переменная, содержащая параметры.
```
csObj.SensitivityAnalysisOptions.Inputs =  pif;
```
Включить анализ чувствительности в объекте набора конфигурации (csObj) путем установки SensitivityAnalysis опция для true.
```
csObj.SolverOptions.SensitivityAnalysis = true;
```
Установите Normalization имущества SensitivityAnalysisOptions объект для выполнения 'Full' нормализация.
```
csObj.SensitivityAnalysisOptions.Normalization = 'Full';
```

Выполнить анализ чувствительности

Моделирование модели и возврат данных в SimData object:

simDataObj = sbiosimulate(m1);

Извлечение и печать данных чувствительности

Можно извлечь результаты чувствительности с помощью getsensmatrix способ SimData object. В этом примере: R - чувствительность вида Ga относительно восьми параметров. В этом примере показано, как сравнить изменение чувствительности Ga в отношении различных параметров и найти параметры, которые влияют Ga больше всего.

Извлечение данных чувствительности в выходные переменные T (время), R (данные о чувствительности видов Ga), snames (имена состояний, указанных для анализа чувствительности), и ifacs (названия входных факторов, используемых для анализа чувствительности):
```
[T, R, snames, ifacs] = getsensmatrix(simDataObj);
```
Поскольку R - массив 3-D с размерами, соответствующими временам, коэффициентам вывода и коэффициентам ввода, изменение формы R в столбцы входных коэффициентов для облегчения визуализации и построения графика:
```
R2 = squeeze(R);
```

После извлечения данных и изменения формы матрицы постройте график данных:

figure;
plot(T,R2);
title('Normalized Sensitivity of Ga With Respect To Various Parameters');
xlabel('Time (seconds)');
ylabel('Normalized Sensitivity of Ga');
leg = legend(ifacs, 'Location', 'NorthEastOutside');
set(leg, 'Interpreter', 'none');

Figure contains an axes. The axes with title Normalized Sensitivity of Ga With Respect To Various Parameters contains 8 objects of type line. These objects represent kRLm, kRL, kRdo, kRs, kRD1, kG1, kGa, kGd.

На предыдущем графике видно, что Ga наиболее чувствителен к параметрам kGd, kRs, kRD1, и kGa. Это говорит о том, что количество активного G-белка в клетке зависит от скорости:

Синтез рецепторов
Деградация комплекса рецептор-лиганд
Активация G-белка
Инактивация G-белка

Документация