Вычислите чувствительность Используя sbiosimulate

Обзор

О модели в качестве примера

Этот пример использует модель, описанную в Модели Дрожжей Гетеротримерный Цикл Белка G, чтобы проиллюстрировать SimBiology® опции анализа чувствительности.

Эта таблица приводит реакции, используемые, чтобы смоделировать цикл белка G и соответствующие параметры уровня (константы скорости) для каждой реакции массовой акции. Для обратимых реакций параметр форвардного курса перечислен сначала.

Нет.ИмяРеакция1Параметры уровня
1Взаимодействие лиганда приемникаL + R <-> RLkRL, kRLm
2Гетеротримерное формирование белка GGd + Gbg -> GkG1
3G активация белкаRL + G -> Ga + Gbg + RLkGa
4Синтез приемника и ухудшениеR <-> nullkRdo, kRs
5Ухудшение лиганда приемникаRL -> nullkRD1
6G деактивация белкаGa -> GdkGd
1 Легенда разновидностей: L = лиганд (альфа-фактор), R = факторный альфой приемник, Gd = неактивный G-alpha-GDP, Gbg = свободные уровни комплекса G-beta:G-gamma, G = неактивный комплекс Gbg:Gd, Ga = активный G-alpha-GTP

О примере

Примите, что вы вычисляете чувствительность разновидностей Ga относительно каждого параметра в модели. Таким образом вы хотите вычислить зависящие от времени производные

(Ga)(kRLm),(Ga)(kRL),(Ga)(kG1),(Ga)(kGa)...

Загрузите и сконфигурируйте модель для анализа чувствительности

  1. gprotein_norules.sbproj проект содержит модель, которая представляет деформацию дикого типа (сохраненный в переменной m1).

    sbioloadproject gprotein_norules m1
  2. Опции для анализа чувствительности находятся в объекте конфигурации модели. Получите объект конфигурации модели из модели.

    csObj = getconfigset(m1);
  3. Используйте sbioselect функция, которая позволяет вам запросить типом, получить Ga разновидности из модели.

    Ga = sbioselect(m1,'Type','species','Where','Name','==','Ga');
  4. Установите Outputs свойство SensitivityAnalysisOptions возразите против Ga разновидности.

    csObj.SensitivityAnalysisOptions.Outputs = Ga;
  5. Используйте sbioselect функция, которая позволяет вам запросить типом, получить все параметры из модели и сохранить вектор в переменной, pif.

    pif = sbioselect(m1,'Type','parameter');
  6. Установите Inputs свойство SensitivityAnalysisOptions возразите против pif переменная, содержащая параметры.

    csObj.SensitivityAnalysisOptions.Inputs =  pif;
  7. Включите анализ чувствительности в объекте конфигурации модели (csObj) путем установки SensitivityAnalysis опция к true.

    csObj.SolverOptions.SensitivityAnalysis = true;
  8. Установите Normalization свойство SensitivityAnalysisOptions объект выполнить 'Full' нормализация.

    csObj.SensitivityAnalysisOptions.Normalization = 'Full';

Выполните анализ чувствительности

Симулируйте модель и возвратите данные в SimData object:

simDataObj = sbiosimulate(m1);

Извлеките и отобразите данные о чувствительности на графике

Можно извлечь результаты чувствительности с помощью getsensmatrix метод SimData object. В этом примере, R чувствительность разновидностей Ga относительно восьми параметров. В этом примере показано, как сравнить изменение чувствительности Ga относительно различных параметров, и находят параметры, которые влияют на Ga большинство.

  1. Извлеките данные о чувствительности в выходных переменных T (время), R (данные о чувствительности для разновидностей Ga), snames (имена состояний, заданных для анализа чувствительности), и ifacs (имена входных факторов, используемых для анализа чувствительности):

    [T, R, snames, ifacs] = getsensmatrix(simDataObj);
  2. Поскольку R трехмерный массив с размерностями, соответствующими временам, выходные факторы и входные факторы, изменяют R в столбцы входных факторов, чтобы упростить визуализацию и графический вывод:

    R2 = squeeze(R);
  3. После извлечения данных и изменения форму матрицы, отобразите данные на графике:

    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 object. The axes object 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.

Из предыдущего графика вы видите тот Ga является самым чувствительным к параметрам kGd, kRs, kRD1, и kGa. Это предполагает, что суммы активного белка G в ячейке зависят от уровня:

  • Синтез приемника

  • Ухудшение комплекса лиганда приемника

  • G активация белка

  • G деактивация белка

Для просмотра документации необходимо авторизоваться на сайте