Добавьте значения количества, дозы или варианты к SimBiology.Scenarios объект
sObj = add(sObj,combination,quantityNames,probDist,Name,Value)quantityNames от совместного распределения вероятностей probDist. Задайте дополнительные опции для распределений вероятностей и метода дискретизации, используя один или несколько аргументы пары "имя-значение". Чтобы использовать распределения вероятностей, вы должны иметь Statistics and Machine Learning Toolbox™.
sObj = add(sObj,combination,sObj2)SimBiology.Scenarios sObj2 объекта на sObj. Функция объединяет записи из sObj2 с существующими записями из sObj использование заданной combination способ.
Загрузите модель глюкозо-инсулиновой реакции. Для получения дополнительной информации о модели смотрите раздел «Фон» в Симуляции ответа глюкозы-инсулина.
sbioloadproject('insulindemo','m1');
Модель содержит различные значения параметров и начальные условия, которые представляют различные нарушения инсулина (такие как диабет 2 типа, низкая чувствительность к инсулину и так далее), сохраненные в пяти вариантах.
variants = getvariant(m1)
variants = SimBiology Variant Array Index: Name: Active: 1 Type 2 diabetic false 2 Low insulin se... false 3 High beta cell... false 4 Low beta cell ... false 5 High insulin s... false
Подавить информационное предупреждение, которое выдается во время симуляций.
warnSettings = warning('off','SimBiology:DimAnalysisNotDone_MatlabFcn_Dimensionless');
Выберите дозу, которая представляет один прием пищи 78 граммов глюкозы.
singleMeal = sbioselect(m1,'Name','Single Meal');
Создайте Scenarios объект для представления различных начальных условий в сочетании с дозой. То есть создайте scenario объект, где каждый вариант спарен (или объединен) с дозой, для в общей сложности пяти сценариев симуляции.
sObj = SimBiology.Scenarios; add(sObj,'cartesian','variants',variants); add(sObj,'cartesian','dose',singleMeal)
ans =
Scenarios (5 scenarios)
Name Content Number
________ ___________________ ______
Entry 1 variants SimBiology variants 5
x Entry 2 dose SimBiology dose 1
See also Expression property.
sObj содержит две записи. Используйте generate функция для объединения записей и генерации пяти сценариев. Функция возвращает таблицу сценариев, где каждая строка представляет сценарий, а каждый столбец представляет запись Scenarios объект.
scenariosTbl = generate(sObj)
scenariosTbl=5×2 table
variants dose
________________________ ___________________________
[1x1 SimBiology.Variant] [1x1 SimBiology.RepeatDose]
[1x1 SimBiology.Variant] [1x1 SimBiology.RepeatDose]
[1x1 SimBiology.Variant] [1x1 SimBiology.RepeatDose]
[1x1 SimBiology.Variant] [1x1 SimBiology.RepeatDose]
[1x1 SimBiology.Variant] [1x1 SimBiology.RepeatDose]
Измените имя записи первой записи.
rename(sObj,1,'Insulin Impairements')ans =
Scenarios (5 scenarios)
Name Content Number
____________________ ___________________ ______
Entry 1 Insulin Impairements SimBiology variants 5
x Entry 2 dose SimBiology dose 1
See also Expression property.
Создайте SimFunction объект для симуляции сгенерированных сценариев. Используйте Scenarios объект в качестве входов и определения концентраций глюкозы и инсулина в плазме в качестве репонсов (выходы функции, которая будет нанесена). Задайте [] для входного параметра дозы с момента Scenarios объект уже имеет информацию о дозах.
f = createSimFunction(m1,sObj,{'[Plasma Glu Conc]','[Plasma Ins Conc]'},[])f =
SimFunction
Parameters:
Name Value Type Units
____________________________ ______ _____________ ___________________________________________
{'Plasma Volume (Glu)' } 1.88 {'parameter'} {'deciliter' }
{'k1' } 0.065 {'parameter'} {'1/minute' }
{'k2' } 0.079 {'parameter'} {'1/minute' }
{'Plasma Volume (Ins)' } 0.05 {'parameter'} {'liter' }
{'m1' } 0.19 {'parameter'} {'1/minute' }
{'m2' } 0.484 {'parameter'} {'1/minute' }
{'m4' } 0.1936 {'parameter'} {'1/minute' }
{'m5' } 0.0304 {'parameter'} {'minute/picomole' }
{'m6' } 0.6469 {'parameter'} {'dimensionless' }
{'Hepatic Extraction' } 0.6 {'parameter'} {'dimensionless' }
{'kmax' } 0.0558 {'parameter'} {'1/minute' }
{'kmin' } 0.008 {'parameter'} {'1/minute' }
{'kabs' } 0.0568 {'parameter'} {'1/minute' }
{'kgri' } 0 {'parameter'} {'1/minute' }
{'f' } 0.9 {'parameter'} {'dimensionless' }
{'a' } 0 {'parameter'} {'1/milligram' }
{'b' } 0.82 {'parameter'} {'dimensionless' }
{'c' } 0 {'parameter'} {'1/milligram' }
{'d' } 0.01 {'parameter'} {'dimensionless' }
{'Stomach Glu After Dosing'} 78 {'parameter'} {'gram' }
{'kp1' } 2.7 {'parameter'} {'milligram/minute' }
{'kp2' } 0.0021 {'parameter'} {'1/minute' }
{'kp3' } 0.009 {'parameter'} {'(milligram/minute)/(picomole/liter)' }
{'kp4' } 0.0618 {'parameter'} {'(milligram/minute)/picomole' }
{'ki' } 0.0079 {'parameter'} {'1/minute' }
{'[Ins Ind Glu Util]' } 1 {'parameter'} {'milligram/minute' }
{'Vm0' } 2.5129 {'parameter'} {'milligram/minute' }
{'Vmx' } 0.047 {'parameter'} {'(milligram/minute)/(picomole/liter)' }
{'Km' } 225.59 {'parameter'} {'milligram' }
{'p2U' } 0.0331 {'parameter'} {'1/minute' }
{'K' } 2.28 {'parameter'} {'picomole/(milligram/deciliter)' }
{'alpha' } 0.05 {'parameter'} {'1/minute' }
{'beta' } 0.11 {'parameter'} {'(picomole/minute)/(milligram/deciliter)'}
{'gamma' } 0.5 {'parameter'} {'1/minute' }
{'ke1' } 0.0005 {'parameter'} {'1/minute' }
{'ke2' } 339 {'parameter'} {'milligram' }
{'Basal Plasma Glu Conc' } 91.76 {'parameter'} {'milligram/deciliter' }
{'Basal Plasma Ins Conc' } 25.49 {'parameter'} {'picomole/liter' }
Observables:
Name Type Units
_____________________ ___________ _______________________
{'[Plasma Glu Conc]'} {'species'} {'milligram/deciliter'}
{'[Plasma Ins Conc]'} {'species'} {'picomole/liter' }
Dosed:
TargetName TargetDimension
__________ _____________________
{'Dose'} {'Mass (e.g., gram)'}
Симулируйте модель в течение 24 часов и постройте график данных моделирования. Данные содержат пять запуски, где каждый запуск представляет сценарий в объекте Scenarios.
sd = f(sObj,24); sbioplot(sd)
ans =
Axes (SbioPlot) with properties:
XLim: [0 30]
YLim: [0 450]
XScale: 'linear'
YScale: 'linear'
GridLineStyle: '-'
Position: [0.0951 0.1100 0.2521 0.8150]
Units: 'normalized'
Show all properties
Если у вас есть Statistics and Machine Learning Toolbox™, можно также нарисовать выборку значения для величин модели из различных распределений вероятностей. Например, предположим, что параметры Vmx и kp3, которые известны низкой и высокой чувствительностью к инсулину, следуют логнормальному распределению. Можно сгенерировать значения выборки для этих параметров из такого распределения и выполнить скан, чтобы исследовать поведение модели.
Задайте объект лагнормального распределения вероятностей для Vmx.
pd_Vmx = makedist('lognormal')pd_Vmx =
LognormalDistribution
Lognormal distribution
mu = 0
sigma = 1
По определению, параметр mu - среднее значение логарифмических значений. Чтобы изменить значение параметров вокруг базового (модельного) значения параметра, установите mu на log(model_value). Установите стандартное отклонение (сигма) равным 0,2. Для небольшого значения сигмы среднее значение логнормального распределения приблизительно равно log(model_value). Для получения дополнительной информации смотрите Lognormal Distribution (Statistics and Machine Learning Toolbox).
Vmx = sbioselect(m1,'Name','Vmx'); pd_Vmx.mu = log(Vmx.Value); pd_Vmx.sigma = 0.2
pd_Vmx =
LognormalDistribution
Lognormal distribution
mu = -3.05761
sigma = 0.2
Точно так же задайте распределение вероятностей для kp3.
pd_kp3 = makedist('lognormal'); kp3 = sbioselect(m1,'Name','kp3'); pd_kp3.mu = log(kp3.Value); pd_kp3.sigma = 0.2
pd_kp3 =
LognormalDistribution
Lognormal distribution
mu = -4.71053
sigma = 0.2
Теперь задайте совместное распределение вероятностей, чтобы нарисовать выборочные значения для Vmx и kp3 с ранговой корреляцией, чтобы задать некоторую корреляцию между этими двумя параметрами. Обратите внимание, что это предположение корреляции предназначено только для иллюстративных целей этого примера и может не иметь биологического значения.
Сначала удалите запись вариантов (запись 1) из sObj.
remove(sObj,1)
ans =
Scenarios (1 scenarios)
Name Content Number
____ _______________ ______
Entry 1 dose SimBiology dose 1
See also Expression property.
Добавьте запись, которая задает совместное распределение вероятностей с матрицей ранговой корреляции.
add(sObj,'cartesian',["Vmx","kp3"],[pd_Vmx, pd_kp3],'RankCorrelation',[1,0.5;0.5,1])
ans =
Scenarios (2 scenarios)
Name Content Number
____ ______________________ ___________
Entry 1 dose SimBiology dose 1
x (Entry 2.1 Vmx Lognormal distribution 2 (default)
+ Entry 2.2) kp3 Lognormal distribution 2 (default)
See also Expression property.
По умолчанию количество выборок, полученных из распределения соединений, устанавливается равным 2. Увеличьте количество выборок.
updateEntry(sObj,2,'Number',50)ans =
Scenarios (50 scenarios)
Name Content Number
____ ______________________ ______
Entry 1 dose SimBiology dose 1
x (Entry 2.1 Vmx Lognormal distribution 50
+ Entry 2.2) kp3 Lognormal distribution 50
See also Expression property.
Проверьте, что Scenarios объект может быть симулирован с помощью модели. The verify функция выдает ошибку, если какая-либо запись не разрешается однозначно для объекта в модели или содержимое записи имеет несогласованные длины (размеры выборки). Функция выдает предупреждение, если несколько записей разрешаются к одному и тому же объекту в модели.
verify(sObj,m1)
Сгенерируйте сценарии симуляции. Постройте график значений выборки с помощью plotmatrix. Вы можете увидеть значение Vmx изменяется вокруг значения модели 0.047 и значения модели kp3 около 0,009.
sTbl = generate(sObj); [s,ax,bigax,h,hax] = plotmatrix([sTbl.Vmx,sTbl.kp3]); ax(1,1).YLabel.String = "Vmx"; ax(2,1).YLabel.String = "kp3"; ax(2,1).XLabel.String = "Vmx"; ax(2,2).XLabel.String = "kp3";
Симулируйте сценарии с помощью той же SimFunction, что вы создали ранее. Вам не нужно создавать новый объект SimFunction, даже если объект Scenarios был обновлен.
sd2 = f(sObj,24); sbioplot(sd2);
По умолчанию SimBiology использует метод случайной выборки. Можно изменить его на латинскую выборку гиперкуба (или соболь или галтон) для более систематического подхода заполнения пространства.
entry2struct = getEntry(sObj,2)
entry2struct = struct with fields:
Name: {'Vmx' 'kp3'}
Content: [2x1 prob.LognormalDistribution]
Number: 50
RankCorrelation: [2x2 double]
Covariance: []
SamplingMethod: 'random'
entry2struct.SamplingMethod = 'lhs'entry2struct = struct with fields:
Name: {'Vmx' 'kp3'}
Content: [2x1 prob.LognormalDistribution]
Number: 50
RankCorrelation: [2x2 double]
Covariance: []
SamplingMethod: 'lhs'
Теперь можно использовать обновленную структуру для изменения записи 2.
updateEntry(sObj,2,entry2struct)
ans =
Scenarios (50 scenarios)
Name Content Number
____ ______________________ ______
Entry 1 dose SimBiology dose 1
x (Entry 2.1 Vmx Lognormal distribution 50
+ Entry 2.2) kp3 Lognormal distribution 50
See also Expression property.
Визуализация выборочных значений.
sTbl2 = generate(sObj); [s,ax,bigax,h,hax] = plotmatrix([sTbl2.Vmx,sTbl2.kp3]); ax(1,1).YLabel.String = "Vmx"; ax(2,1).YLabel.String = "kp3"; ax(2,1).XLabel.String = "Vmx"; ax(2,2).XLabel.String = "kp3";
Моделируйте сценарии.
sd3 = f(sObj,24); sbioplot(sd3);
Восстановите параметры предупреждения.
warning(warnSettings);