SimBiology

 

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对生物系统进行建模、仿真和分析

视频长度为 2:46
SimBiology 模型构建器在中央的“图”窗口中显示血浆模型。左边是“浏览器”面板,右边是“属性编辑器”。

构建 QSP、PBPK 和 PK/PD 模型

用 SimBiology 模型构建器构建模型,就像在纸上绘制模型一样,或导入现有 SBML 模型。使用 dose 和 variant 对象应用剂量策略 (10:00)和存储替代数量值。

SimBiology 模型分析器显示肿瘤重量随时间变化的图。左侧是显示项目详细信息的“浏览器”面板,右侧是“属性编辑器”,用户在其中选择了要显示的响应。

仿真模型行为

使用 SimBiology 模型分析器 或程序化工具,通过各种确定性求解器和随机求解器进行仿真。自动单位转换将所有数量转换为统一的单位制。根据分析生成报告。

一个 4×1 绘图,显示四个不同参数估计的 95% 置信区间。

拟合数据以估计参数

使用局部、全局或混合方法通过非线性回归估计参数。计算参数和预测置信区间。使用 NLME 建模考虑固定效应和随机效应。

执行蒙特卡罗模拟

执行参数扫描和蒙特卡罗模拟,以评估不同条件和给药方案下的模型行为。使用交互式滑块探索数量变化如何影响模型响应。

局部和全局敏感度分析

通过执行敏感度分析,探索模型中的量变对模型响应的影响。SimBiology 支持蒙特卡罗全局分析和基于导数的局部分析。

A 和 B 两幅图显示浓度-时间数据。图 A 以线性刻度显示数据,并说明如何计算从时间零到无穷大的 AUC。图 B 以半对数刻度显示相同数据。

非房室模型分析

在不使用房室模型的情况下,根据药物浓度的时程计算 PK 参数。对单剂量或多剂量给药方案的实验数据和仿真数据执行 NCA。

一台运行 MATLAB 的桌面计算机,箭头指向云图标中的服务器,表明并行计算正在用于加速工作流。

加速仿真

通过转换为编译的 C 代码加速大型模型或蒙特卡罗模拟。使用 Parallel Computing Toolbox 在多个核心、集群或云资源上执行分布式运算以进一步提高性能。

将模型作为 Web App 共享

在 App 设计工具中创建 App,用 MATLAB Compiler 对它们进行打包,并使用 MATLAB Web App Server 托管它们。协作者可以在浏览器中访问和运行 App,而无需安装任何软件。

SimBiology 的模型调试器社区工具。

社区工具

通过 MATLAB 脚本以编程方式使用 SimBiology 来自定义和自动执行分析。社区的用户自建工具可用作模型分析(如虚拟人群仿真)的附加功能。

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