sbiofit | Выполните нелинейный метод наименьших квадратов регрессию |
sbionlinfit | Выполните регрессию нелинейного метода наименьших квадратов с помощью моделей SimBiology (требует Statistics and Machine Learning Toolbox программного обеспечения) |
sbioparamestim | Выполните оценку параметра |
sbiosampleparameters | Сгенерируйте параметры путем выборки ковариатной модели (требует программного обеспечения Statistics and Machine Learning Toolbox) |
sbiosampleerror | Дискретизируйте ошибку на основе модели ошибки и добавьте шум к данным моделирования |
sbioparameterci | Вычислите доверительные интервалы для предполагаемых параметров (требует Statistics and Machine Learning Toolbox) |
sbiopredictionci | Вычислите доверительные интервалы для предсказаний модели (требует Statistics and Machine Learning Toolbox) |
groupedData | Табличный набор данных и метаданных |
EstimatedInfo object | Объект, содержащий информацию о предполагаемых величинах модели |
LeastSquaresResults object | Объект результатов, содержащий результаты оценки регрессии методом наименьших квадратов |
Observable | Объект, содержащий выражение для вычислений после постсимуляции |
OptimResults object | Объект результатов оценки, подкласс LeastSquaresResults |
NLINResults object | Объект результатов оценки, подкласс LeastSquaresResults |
ParameterConfidenceInterval | Объект, содержащий результаты доверительного интервала для предполагаемых параметров |
PredictionConfidenceInterval | Объект, содержащий результаты доверительных интервалов для предсказаний модели |
| SimBiology Model Builder | Создание моделей биологии QSP, PK/PD и механистических систем в интерактивном режиме |
| SimBiology Model Analyzer | Анализ моделей биологии QSP, PK/PD и механистических систем |
Выполните некомпартментный анализ и калибруйте параметры модели путем подгонки к экспериментальным данным PKPD с помощью нелинейной регрессии.
Подбор модели с одним отделением к индивидуальному профилю PK
Этот пример показывает аппроксимацию данных профиля PK индивидуума к модели с одним отделением и оценку фармакокинетических параметров.
Подбор двухкамерной модели к профилям PK нескольких индивидуумов
Этот пример показывает, как оценить фармакокинетические параметры нескольких индивидуумов с помощью двухкамерной модели.
Оценка специфичных для категории параметров PK для нескольких индивидуумы
В этом примере показано, как оценить специфичные для категории (такие как молодые от старых, мужские от женских в иерархической модели), индивидуальные и общегосударственные параметры с использованием данных профиля PK от несколькие индивидуумов.
Выполните гибридную оптимизацию, используя sbiofit
В этом примере показано, как сконфигурировать sbiofit для выполнения гибридной оптимизации.
Цель регрессионных моделей состоит в том, чтобы описать переменную отклика как функцию от независимых переменных.
Поддерживаемые методы оценки параметров в SimBiology
SimBiology® поддерживает различные методы оптимизации для задач оценки методом наименьших квадратов и смешанных эффектов.
SimBiology поддерживает модели ошибок, описанные в следующей таблице.
График прогресса обеспечивает живую обратную связь о состоянии оценки параметра при использовании sbiofit, sbiofitmixedили программу Fit Data в приложении SimBiology Model Analyzer.
Выполните подбор данных с помощью моделей PK/PD
SimBiology позволяет вам оценить параметры модели, подгоняя модель к экспериментальным данным о течении времени, используя методы нелинейной регрессии или смешанных эффектов (NLME).
