В этом примере показано, как выполнить скан параметра путем симуляции модели многократно, каждый раз варьируясь значение параметра.
В модели, описанной в Модели Дрожжей Гетеротримерный Цикл Белка G, уровень деактивации белка G (kGd
) намного ниже в деформации мутанта по сравнению с деформацией дикого типа (kGd = 0.004
по сравнению с kGd = 0.11
), который объясняет более высокие уровни активированного белка G (Ga
) в деформации мутанта. Для подробного взгляда, в как, варьируясь уровень kGd
влияет на уровень Ga
, выполните скан параметра по различным значениям kGd
.
Загрузите gprotein.sbproj
проект, который включает переменную m1
, объект модели.
sbioloadproject gprotein
Создайте вектор из пяти равномерно расположенных с интервалами значений для kGd
в пределах от 0.001
к 0.15
.
kGdValues = linspace(1e-3,0.15,5)';
Создайте SimFunction
объект, где kGd
входной параметр должен отсканировать, и Ga
наблюдаемые разновидности. Передайте в пустом массиве [] как последний входной параметр, чтобы обозначить, что нет никаких дозируемых разновидностей.
simfunc = createSimFunction(m1,{'kGd'},{'Ga'},[]);
Симулируйте модель многократно с различными kGd значениями. Установите время остановки на 1 000.
sd = simfunc(kGdValues,1000);
Постройте результаты симуляции, чтобы видеть, как, варьируясь уровень kGd
влияет на уровень Ga
.
sbioplot(sd);
createSimFunction
| SimFunction object