主要内容

addobservable

向SimData中添加可观察表达式

自从R2020a

折叠所有页面

语法

sdout = addoobservable (sdin,obsNames,obsExpressions)
sdout = addoobservable (sdin,obsNames,obsExpressions，'Units'， Units)

描述

例子

sdout= addobservable (sdin，obsNames，obsExpressions）返回一个新的SimData对象(或对象数组)sdout在将指定的观察对象添加到输入后SimDatasdin。输入obsNames和obsExpressions是可观察名称及其对应的表达式。表达式的数量必须与可观察名称的数量相匹配。

例子

sdout= addobservable (sdin，obsNames，obsExpressions“单位”,单位）指定单位对于可观察表达式。单元的数量必须与可观察名称的数量相匹配。

例子

全部折叠

打开实时脚本

加载靶介导药物处置(TMDD)模型。

sbioloadprojecttmdd_with_TO.sbproj

设定目标入住率(来)作为回应。

Cs = getconfigset(m1);cs.RuntimeOptions.StatesToLog =”到“;

获取给药信息。

D = getdose(m1，“每天”）;

扫描不同剂量使用SimBiology。场景对象。为此，首先参数化量剂量的性质。方法更改相应的参数值场景对象。

amountParam = addparameter(m1，“AmountParam”，“单位”, d.AmountUnits);d.Amount =“AmountParam”;d.Active = 1;doseSamples = SimBiology。场景(“AmountParam”linspace(0300、31));

创建一个SimFunction模拟模型。集来作为仿真输出。

%抑制模拟过程中发出的信息警告。警告(“关闭”，“SimBiology: SimFunction: DOSES_NOT_EMPTY”）;f = createSimFunction(m1,doseSamples，”到“d)
f = SimFunction参数:值类型单位名称  _______________ _____ _____________ ____________ {' AmountParam '} 1{“参数”}{‘nanomole}可见:单位名称类型  ______ _____________ _________________ {' “}{“参数”}{的无量纲}给:TargetName TargetDimension数量AmountValue AmountUnits  _______________ ___________________________________ _______________ ___________ ____________ {' 等离子体。药物“}{”数量(例如，摩尔或分子)“}{”AmountParam“}1{”纳摩尔“}时间单位:天
警告(“上”，“SimBiology: SimFunction: DOSES_NOT_EMPTY”）;

使用产生的剂量量来模拟模型场景对象。在这种情况下，物体产生31种不同的剂量;因此，该模型被模拟了31次，并生成了一个SimData数组中。

doseTable = getttable (d);sd = f(doseSamples,cs.StopTime,doseTable)
SimBiology模拟数据阵列:31 × 1模型名称:TMDD记录数据:物种:0隔间:0参数:1灵敏度:0可观察性:0

绘制模拟结果图。还添加两条参考线，表示的安全性和有效性阈值来。在这个例子中，假设any来高于0.85的值是不安全的，任何值来低于0.15的值无效。

H = sbioplot(sd);时间= sd(1).时间;h.NextPlot =“添加”;safetyThreshold = plot(h，[min(time)， max(time)]，[0.85, 0.85]，“DisplayName的”，“安全阈值”）;effacythreshold = plot(h，[min(time)， max(time)]，[0.15, 0.15]，“DisplayName的”，“功效阈值”）;

图中包含一个轴对象。带有title States vs . Time, xlabel Time, ylabel States的axis对象包含33个line类型的对象。这些对象代表运行1 - 2 -运行,运行3 -,4 -运行,运行5 - 6至运行,运行7 - 8 -运行,运行9 - 10 -运行,运行11 - 12 -运行,运行13到14 -运行,运行15 - 16 -运行,运行17 - 18 -运行,运行19 - 20到运行,运行21 - 22 -运行,23——运行,运行24 - 25到运行,运行26 - 27 -运行,运行28 - 29 -运行,运行30 - 31 -运行,安全阈值,阈值效果。

对仿真结果进行后处理。找出哪些剂量是有效的，对应于来在安全性和有效性阈值范围内的反应。为此，向模拟数据中添加一个可观察表达式。

%抑制模拟过程中发出的信息警告。警告(“关闭”，“SimBiology: sbservices: SB_DIMANALYSISNOTDONE_MATLABFCN_UCON”）;newSD = addoobservable (sd，“stat1”，'max(TO) < 0.85 & min(TO) > 0.15'，“单位”，无量纲的）
SimBiology模拟数据阵列:31 × 1模型名称:TMDD记录数据:物种:0隔间:0参数:1灵敏度:0可观察性:1

addoobservable函数为每个对象计算新的可观察表达式SimData在sd并将计算结果作为new返回SimData数组,newSD，现在添加了可观察对象(stat1）.

的两个不同属性中存储可观察到的结果SimData对象。如果结果是标量值，则将它们存储在SimData。ScalarObservables。否则，它们被存储在SimData。VectorObservables。在本例中，stat1可观察表达式是标量值。

提取标量可观测值，并绘制它们与剂量量的关系。

scalarObs = vertcat(newSD.ScalarObservables);doseamount = generate(doseSamples);图绘制(doseAmounts.AmountParam scalarObs.stat1,“o”，“MarkerFaceColor”，“b”）

图中包含一个轴对象。坐标轴包含一个行对象，该对象仅使用标记显示其值。

该图显示了50到180纳摩尔的剂量来在目标疗效和安全阈值范围内的反应。

你可以用不同的阈值来更新可观察表达式。该函数重新计算表达式并在newSimData对象数组。

newSD2 = updateobservable(newSD，“stat1”，'max(TO) < 0.75 & min(TO) > 0.30'）;

重命名可观察表达式。该函数重命名可观察对象，更新任何引用重命名可观察对象的表达式(如果适用)，并以newSimData对象数组。

newSD3 = renameobservable(newSD2，“stat1”，“EffectiveDose”）;

恢复警告设置。

警告(“上”，“SimBiology: sbservices: SB_DIMANALYSISNOTDONE_MATLABFCN_UCON”）;

输入参数

全部折叠

输入模拟数据，指定为SimData对象或对象数组。

可观察表达式的名称，指定为字符向量、字符串、字符串向量或字符向量的单元格数组。

中的每个名称必须唯一SimData对象的名称，这意味着它不能匹配引用的任何其他可观察对象、物种、隔间、参数或反应的名称SimData对象。

例子:{“max_drug”、“mean_drug”}

数据类型:字符|字符串|细胞

可观察表达式，指定为字符向量、字符串、字符串向量或字符向量的单元格数组。表达式的数量必须与可观察名称的数量相匹配。

例子:{“马克斯(毒品)”,意味着(药物)的}

数据类型:字符|字符串|细胞

可观察表达式的单位，指定为字符向量、字符串、字符串向量或字符向量的单元格数组。单元的数量必须与可观察名称的数量相匹配。

例子:{' nanomole /升”、“nanomole / l '}

数据类型:字符|字符串|细胞

输出参数

全部折叠

具有可观察结果的模拟数据，返回为SimData对象或对象数组。

版本历史

R2020a中引入

另请参阅

||