Загрузите модель роста опухоли.

sbioloadproject tumor_growth_vpop_sa.sbproj

Заставьте вариант предполагаемыми параметрами и дозой применяться к модели.

v = getvariant(m1);
d = getdose(m1,'interval_dose');

Получите активный configset и установите вес опухоли как ответ.

cs = getconfigset(m1);
cs.RuntimeOptions.StatesToLog = 'tumor_weight';

Симулируйте модель и постройте профиль роста опухоли.

sbioplot(sbiosimulate(m1,cs,v,d));

Выполните глобальный анализ чувствительности (GSA) на модели, чтобы найти параметры модели, к которым рост опухоли чувствителен.

Во-первых, задайте параметры модели интереса, которые вовлечены в фармакодинамику роста опухоли. Задайте ответ модели как вес опухоли.

modelParamNames = {'L0','L1','w0','k1'};
outputName = 'tumor_weight';

Затем выполните GSA путем вычисления элементарных эффектов с помощью sbioelementaryeffects. Используйте 100 как количество отсчетов и набор ShowWaitBar к true показать прогресс симуляции.

rng('default');
eeResults = sbioelementaryeffects(m1,modelParamNames,outputName,Variants=v,Doses=d,NumberSamples=100,ShowWaitbar=true);

Покажите средний ответ модели, результаты симуляции и теневую область, покрывающую 90% результатов симуляции.

plotData(eeResults,ShowMedian=true,ShowMean=false);

Можно настроить область квантиля к различному проценту путем определения Alphas для более низких и верхних квантилей всех ответов модели. Например, alpha значение 0,1 графиков теневая область между 100*alpha и 100*(1-alpha) квантили всех симулированных ответов модели.

plotData(eeResults,Alphas=0.1,ShowMedian=true,ShowMean=false);

Постройте курс времени средних значений и стандартные отклонения элементарных эффектов.

h = plot(eeResults);
% Resize the figure.
h.Position(:) = [100 100 1280 800];

Среднее значение эффектов объясняет, оказывают ли изменения входных значений параметров какое-либо влияние на ответ веса опухоли. Стандартное отклонение эффектов объясняет, зависит ли изменение чувствительности от местоположения в области параметра.

От среднего значения графиков эффектов, параметры L1 и w0 кажется, самые чувствительные параметры к весу опухоли, прежде чем доза будет применена в t = 7. Но, после того, как доза применяется, k1 и L0 станьте более чувствительными параметрами и способствуйте больше всего дозируемому после того, как этапу веса опухоли. Графики стандартного отклонения эффектов показывают больше отклонений для больших значений параметров на более позднем этапе (t> 35), чем для этапа прежде-чем-дозы роста опухоли.

Можно также отобразить величины чувствительности в столбиковой диаграмме. Каждая цветная штриховка представляет гистограмму, представляющую значения в разное время. Более темные цвета означают, что те значения происходят чаще по курсу всего времени.

bar(eeResults);

Можно также построить сетки параметра, и выборки использовались для расчета элементарных эффектов.

plotGrid(eeResults)

Можно задать больше выборок, чтобы увеличить точность элементарных эффектов, но симуляция может занять больше времени, чтобы закончиться. Используйте addsamples добавить больше выборок.

eeResults2 = addsamples(eeResults,200);

SimulationInfo свойство объекта результата содержит различную информацию для вычисления элементарных эффектов. Например, данные о симуляции модели (SimData) для каждой симуляции с помощью набора выборок параметра хранятся в SimData поле свойства. Это поле является массивом SimData объекты.

eeResults2.SimulationInfo.SimData

 
   SimBiology SimData Array : 1500-by-1
 
   Index:    Name:         ModelName:         DataCount: 
   1           -           Tumor Growth Model 1          
   2           -           Tumor Growth Model 1          
   3           -           Tumor Growth Model 1          
   ...                                                   
   1500        -           Tumor Growth Model 1          
 

Можно узнать, перестала ли какая-либо симуляция модели работать во время расчета путем проверки ValidSample поле SimulationInfo. В этом примере поле не показывает не пройдено запусков симуляции.

all(eeResults2.SimulationInfo.ValidSample)

ans = logical
   1

Можно добавить пользовательские выражения как observables и вычислить элементарные эффекты добавленного observables. Например, можно вычислить эффекты для максимального веса опухоли путем определения пользовательского выражения можно следующим образом.

% Suppress an information warning that is issued.
warnSettings = warning('off', 'SimBiology:sbservices:SB_DIMANALYSISNOTDONE_MATLABFCN_UCON');
% Add the observable expression.
eeObs = addobservable(eeResults2,'Maximum tumor_weight','max(tumor_weight)','Units','gram');

Постройте вычисленные результаты симуляции, показывающие 90%-ю область квантиля.

h2 = plotData(eeObs);
h2.Position(:) = [100 100 1500 800];

Можно также удалить заметное путем определения его имени.

eeNoObs = removeobservable(eeObs,'Maximum tumor_weight');

Восстановите настройки предупреждения.

warning(warnSettings);