Этот пример использует дрожжи гетеротримерные данные модели белка G и экспериментальные данные, о которых сообщают [1]. Для получения дополнительной информации о модели, смотрите раздел Background в Сканировании Параметра, Оценке Параметра и Анализе чувствительности в Дрожжах Гетеротримерный Цикл Белка G.

Загрузите модель белка G.

sbioloadproject gprotein

Храните экспериментальные данные, содержащие курс времени для части активного белка G.

time = [0 10 30 60 110 210 300 450 600]';
GaFracExpt = [0 0.35 0.4 0.36 0.39 0.33 0.24 0.17 0.2]';

Создайте groupedData основанный на объектах на экспериментальных данных.

tbl = table(time,GaFracExpt);
grpData = groupedData(tbl);

Сопоставьте соответствующий компонент модели с экспериментальными данными. Другими словами, укажите, которому разновидность в модели соответствует который переменная отклика в данных. В этом примере сопоставьте параметр модели GaFrac к переменной GaFracExpt экспериментальных данных от grpData.

responseMap = 'GaFrac = GaFracExpt';

Используйте estimatedInfo объект задать параметр модели kGd в качестве параметра быть оцененным.

estimatedParam = estimatedInfo('kGd');

Выполните оценку параметра.

fitResult = sbiofit(m1,grpData,responseMap,estimatedParam);

Просмотрите предполагаемое значение параметров kGd.

fitResult.ParameterEstimates

ans=1×3 table
     Name      Estimate    StandardError
    _______    ________    _____________

    {'kGd'}    0.11307      3.4439e-05  

Предположим, что вы хотите построить результаты симуляции модели с помощью предполагаемого значения параметров. Можно или повторно выполнить sbiofit функционируйте и задайте, чтобы возвратить дополнительный второй выходной аргумент, который содержит результаты симуляции, или используйте fitted метод, чтобы получить результаты, не повторно выполняя sbiofit.

[yfit,paramEstim] = fitted(fitResult);

Постройте результаты симуляции.

sbioplot(yfit);