计算NCA参数和拟合模型进行PK / PD数据使用SimBiology模型分析应用gydF4y2Ba

这个例子展示了如何进行非区隔分析来计算NCA参数和估计肿瘤生长模型gydF4y2Ba[1]gydF4y2Ba参数采用非线性回归方法从实验数据中提取gydF4y2BaSimBiology模型分析gydF4y2Ba应用程序。gydF4y2Ba

肿瘤的生长模型gydF4y2Ba

本例中使用的模型是SimBiologygydF4y2Ba®gydF4y2BaSimeoni等人实现了药动学/药效学(PK/PD)模型。定量研究了抗癌药物对肿瘤生长动力学的影响gydF4y2Ba在活的有机体内gydF4y2Ba动物研究。药物的药代动力学由一个两室模型描述，该模型包括静脉给药和线性消除(gydF4y2Ba柯gydF4y2Ba)gydF4y2Ba中央gydF4y2Ba隔间。肿瘤的生长是一个双相的过程，最初是指数增长，然后是线性增长。增殖肿瘤细胞的生长速率用表示gydF4y2Ba

lgydF4y2Ba 0gydF4y2Ba *gydF4y2Ba xgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba (gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba +gydF4y2Ba (gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 0gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba *gydF4y2Ba wgydF4y2Ba )gydF4y2Ba ψgydF4y2Ba ]gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba ψgydF4y2Ba

lgydF4y2Ba0gydF4y2Ba,gydF4y2BalgydF4y2Ba1gydF4y2Ba,Ψ肿瘤生长参数,gydF4y2BaxgydF4y2Ba1gydF4y2Ba是增生性肿瘤细胞的重量，还是gydF4y2BawgydF4y2Ba为肿瘤总重量。在没有任何药物的情况下，肿瘤只由增殖细胞组成，即，gydF4y2BawgydF4y2Ba=gydF4y2BaxgydF4y2Ba1gydF4y2Ba。在抗癌剂的作用下，一部分增殖细胞转化为非增殖细胞。这种转化的速率被认为是血浆中药物浓度的函数和功效因子gydF4y2BakgydF4y2Ba2gydF4y2Ba。在非增殖细胞gydF4y2Bax2gydF4y2Ba经过一系列的中转阶段（gydF4y2Bax3gydF4y2Ba和gydF4y2Bax4gydF4y2Ba)，并最终从系统中清除。将运输舱的过流建模为具有速率常数的一阶过程gydF4y2BakgydF4y2Ba1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

SimBiology模型对肿瘤生长的药效学做出了如下调整:gydF4y2Ba

  • 而不是将肿瘤的重量定义为gydF4y2Bax1gydF4y2Ba,gydF4y2Bax2gydF4y2Ba,gydF4y2Bax3gydF4y2Ba,gydF4y2Bax4gydF4y2Ba，该模型通过命名的反应来定义肿瘤的重量gydF4y2Ba增加gydF4y2Ba,gydF4y2Ba空→tumor_weightgydF4y2Ba，反应速率gydF4y2Ba (gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba *gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba *gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 0gydF4y2Ba *gydF4y2Ba xgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba +gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba *gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 0gydF4y2Ba *gydF4y2Ba xgydF4y2Ba 1gydF4y2Ba )gydF4y2Ba *gydF4y2Ba tgydF4y2Ba ugydF4y2Ba 米gydF4y2Ba ogydF4y2Ba rgydF4y2Ba _gydF4y2Ba wgydF4y2Ba egydF4y2Ba 我gydF4y2Ba ggydF4y2Ba hgydF4y2Ba tgydF4y2Ba 。gydF4y2Ba

    tumor_weightgydF4y2Ba是总的肿瘤重量，gydF4y2BaxgydF4y2Ba1gydF4y2Ba是增生性肿瘤细胞的重量，还是gydF4y2BalgydF4y2Ba0gydF4y2Ba,gydF4y2BalgydF4y2Ba1gydF4y2Ba为肿瘤生长参数。gydF4y2Ba

  • 同样，该模型通过命名反应来定义肿瘤重量的下降gydF4y2Ba衰变gydF4y2Ba,gydF4y2Batumor_weight→零gydF4y2Ba，反应速率gydF4y2BakgydF4y2Ba1gydF4y2Ba*gydF4y2BaxgydF4y2Ba4gydF4y2Ba。常数gydF4y2BakgydF4y2Ba1gydF4y2Ba为远期汇率参数，gydF4y2BaxgydF4y2Ba4gydF4y2Ba是最后一种通过一系列途径减轻肿瘤重量的物种。gydF4y2Ba

  • 柯gydF4y2Ba是间隙和中央隔间体积的函数:gydF4y2Ba克= Cl_Central /中央gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

PK / PD数据描述gydF4y2Ba

实验（合成的）数据中包含来自八个患者测量了三个反应：在中央室测量药物浓度，在外围隔室，并测量肿瘤的重量。该数据还包含剂量信息，和每个患者在第7天接收IV剂量。gydF4y2Ba

数据集包含以下列。gydF4y2Ba

  • IDgydF4y2Ba——病人idgydF4y2Ba

  • 时间gydF4y2Ba-测量时间gydF4y2Ba

  • CentralConcgydF4y2Ba-药物集中在中央隔室gydF4y2Ba

  • PeripheralConcgydF4y2Ba-外周室药物浓度gydF4y2Ba

  • 剂量gydF4y2Ba-每个病人的剂量信息gydF4y2Ba

南gydF4y2Ba当没有测量或没有剂量时，就使用数值。gydF4y2Ba

载入肿瘤生长模型和数据gydF4y2Ba

  1. 打开gydF4y2BaSimBiology模型分析gydF4y2Ba应用程序通过输入gydF4y2BasimBiologyModelAnalyzergydF4y2Ba，或单击应用程序上的图标gydF4y2Ba应用程序gydF4y2Ba选项卡。gydF4y2Ba

  2. 在gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选择应用程序的选项卡gydF4y2Ba开放gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  3. 导航到该文件夹gydF4y2BamatlabrootgydF4y2Ba\例子\ simbio \数据\gydF4y2Ba。gydF4y2BamatlabrootgydF4y2Ba是安装MATLAB的文件夹。选择已命名的项目文件gydF4y2Batumor_growth_fitPKPD.sbprojgydF4y2Ba。在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,gydF4y2Ba模型gydF4y2Ba文件夹中包含gydF4y2Ba肿瘤的生长模型gydF4y2Ba和gydF4y2BaData1gydF4y2Ba文件夹中包含实验数据。gydF4y2Ba

  4. 将测量到的数据响应分类为因变量。在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,单击gydF4y2Ba文档gydF4y2Ba并双击gydF4y2BaDatasheet1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  5. 在gydF4y2BaData1gydF4y2Ba表,双击gydF4y2Ba分类gydF4y2Ba下gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba。选择gydF4y2Ba依赖gydF4y2Ba。重复同样的过程gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba和gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba。现在所有的数据列都有了正确的分类，数据已经可以使用了。gydF4y2Ba

可视化实验数据gydF4y2Ba

加载数据后，您可以可视化测量的响应。gydF4y2Ba

  1. 在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,单击gydF4y2Ba工作空间gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  2. 点击gydF4y2BaData1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  3. 在gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡,gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba部分,单击gydF4y2Ba时间gydF4y2Ba情节。该应用程序会生成三个响应的时间图，即:gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba,gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba,gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba。gydF4y2Ba

    在默认时间图中，gydF4y2Ba反应gydF4y2Ba对应于所测量的响应，并使用不同的线型绘制。gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba指的是在数据不同的组（8例），并且使用不同的颜色绘制的。gydF4y2Ba

    提示gydF4y2Ba

    绘图由应用程序工作区中当前存在的数据支持。情节不是快照。当数据(实验数据或仿真结果)被删除或更改时，这些图也会根据底层数据的更改进行更新。gydF4y2Ba

定制数据可视化gydF4y2Ba

您可以自定义情节，使其更清晰。例如，你可以绘制PD数据(gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba)与PK数据(gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba和gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba)。为此，创建两个不同的组(gydF4y2Ba集gydF4y2Ba)的响应，其中第一个集合只包含gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba第二个集合包含gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba和gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  • 右键点击gydF4y2BaTumorWeight(克)gydF4y2Ba在里面gydF4y2Ba反应gydF4y2Ba桌子(中间的桌子)gydF4y2Ba属性编辑器gydF4y2Ba），并选择gydF4y2Ba创建新组gydF4y2Ba。这个应用程序创建gydF4y2Ba组1gydF4y2Ba和gydF4y2Ba组2gydF4y2Ba。gydF4y2Ba组1gydF4y2Ba只包含gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba，它现在在不同的轴上gydF4y2Ba组2gydF4y2Ba， 其中包含gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba和gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba。gydF4y2Ba

    请注意gydF4y2Ba

    只有在存在集合时才能创建集合gydF4y2Ba两个gydF4y2Ba或更多的响应。gydF4y2Ba

    的gydF4y2Ba片gydF4y2Ba表（在顶部表gydF4y2Ba属性编辑器gydF4y2Ba)现在包含gydF4y2Ba集gydF4y2Ba。此表是所有切片变量中当前存在的情节和其相应的打印样式的汇总表。在当前的情节，切片变量gydF4y2Ba集gydF4y2Ba,gydF4y2Ba反应gydF4y2Ba,gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba,gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

    提示gydF4y2Ba

    您可以使用不同的切片变量切片数据。每个切片变量出现在情节具有不同的视觉gydF4y2Ba风格gydF4y2Ba(或通道)如颜色、线条样式和轴位置。切片变量可以表示数据的属性，例如响应或场景(即组或模拟运行)。切片变量也可以是与场景或组相关的协变量或参数值。默认情况下，应用程序为不同的响应变量和绘制数据中的不同场景提供切片变量。您可以为响应集和相关参数或协变量添加其他可视样式(或通道)。gydF4y2Ba

您还可以根据患者接受的不同剂量对反应进行分组。有三种不同的剂量组:30、75和150毫克。gydF4y2Ba

  1. 在gydF4y2Ba片gydF4y2Ba表,gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba排，双击空单元格，然后选择gydF4y2Ba颜色gydF4y2Ba。由于另一个切片变量(gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba)有相同的情节风格。清除样式(视觉通道)gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba通过选择空的。gydF4y2Ba

  2. 在gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba表格(下表)，该应用程序已经自动绑定的剂量数量。集gydF4y2Ba数量的垃圾箱gydF4y2Ba来gydF4y2Ba3.gydF4y2Ba。现在你可以看到剂量对肿瘤大小有影响。剂量越高，肿瘤越小。gydF4y2Ba

  3. 您还可以通过显示每行的数据提示来查询相应的剂量组。新闻gydF4y2BaCtrlgydF4y2Ba单击蓝色线显示其数据提示。删除它,gydF4y2BaCtrlgydF4y2Ba+gydF4y2Ba点击gydF4y2Ba在同一条线上的任何地方。gydF4y2Ba

执行非分隔分析(NCA)gydF4y2Ba

利用药物的药代动力学数据，可以估计NCA参数。NCA是模型不可知论者，可以在没有任何潜在假设的情况下洞察药物的药代动力学。在将模型校准为数据时，您可以使用一些NCA结果作为初始估计，本例稍后将对此进行讨论。有关可用的NCA参数及其公式列表的详细信息，请参阅gydF4y2BaNoncompartmental分析gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

NCA程序设置gydF4y2Ba

  1. 在gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡上,选择gydF4y2Ba程序gydF4y2Ba>gydF4y2BaNon-Compartmental分析gydF4y2Ba。新计划(gydF4y2BaProgram1gydF4y2Ba)出现。gydF4y2Ba

  2. 的gydF4y2Ba数据gydF4y2Ba设置gydF4y2Ba程序的步骤定义了用于NCA分析的数据集。在本例中，程序自动选择gydF4y2BaData1gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  3. 的gydF4y2BaNCAgydF4y2Ba执行gydF4y2Bastep定义数据列关联和算法细节。在gydF4y2Ba定义gydF4y2Ba表,设置gydF4y2Ba浓度gydF4y2Ba来gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba。保持其他设置不变。gydF4y2Ba

  4. 在gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡上,单击gydF4y2Ba运行gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

显示NCA结果gydF4y2Ba

一旦NCA分析完成，应用程序将结果保存在gydF4y2BaLASTRUNgydF4y2Ba程序的默认文件夹。gydF4y2Ba

  1. 在gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡上,选择gydF4y2Ba新的数据表gydF4y2Ba。一个新的数据表（gydF4y2BaDatasheet2gydF4y2Ba）打开一个新的标签。gydF4y2Ba

  2. 在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中展开gydF4y2BaProgram1gydF4y2Ba文件夹中。然后展开gydF4y2BaLASTRUNgydF4y2Ba文件夹中。NCA结果存储在名为的表中gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  3. 拖gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba到gydF4y2BaDatasheet2gydF4y2Ba。计算出的NCA参数值现在显示的数据表英寸使用滚动条在餐桌上滚动的底部并查看NCA数据列。有关计算NCA参数的详细信息，请参阅gydF4y2BaNoncompartmental分析gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

将结果导出到MATLAB工作空间gydF4y2Ba

您可以将NCA结果导出到MATLABgydF4y2Ba®gydF4y2Ba工作空间，并在命令行上执行进一步的数据分析。gydF4y2Ba

  1. 右键点击gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba。选择gydF4y2Ba将数据导出到MATLAB工作空间gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  2. 的gydF4y2BaSimBiology数据导出gydF4y2Ba打开对话框。更改变量的名称gydF4y2BancatablegydF4y2Ba。点击gydF4y2Ba好吧gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

将数据导出到MATLAB工作区后，可以在命令行上分析数据。例如，您可以从NCA数据计算平均药物清除，并将其用作模型参数值。gydF4y2Ba

使用非线性回归估计模型参数gydF4y2Ba

SimBiology提供了不同的回归技术来估计基于实验数据的模型参数。这个例子详细说明了使用非线性回归方法的步骤gydF4y2BalsqnonlingydF4y2Ba(需要优化工具箱™)来将模型适合于数据。如果你没有优化工具箱，应用程序使用gydF4y2BafminsearchgydF4y2Ba代替。对于本例，只估算了PK/PD模型的部分参数，即:gydF4y2Bak1gydF4y2Ba,gydF4y2BaL0gydF4y2Ba,gydF4y2BaL1gydF4y2Ba,gydF4y2BaCl_CentralgydF4y2Ba,gydF4y2BaK12gydF4y2Ba,gydF4y2BaK21gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

符合程序的设置gydF4y2Ba

  1. 从gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡上,选择gydF4y2Ba程序gydF4y2Ba>gydF4y2Ba合适的数据gydF4y2Ba。新计划(gydF4y2BaProgram2gydF4y2Ba)将出现在新选项卡上。的gydF4y2Ba数据gydF4y2Ba和gydF4y2Ba模型gydF4y2Ba步骤已经预置了gydF4y2BaData1gydF4y2Ba和gydF4y2Ba肿瘤的生长模型gydF4y2Ba,分别。gydF4y2Ba

  2. 默认情况下,gydF4y2Ba适合gydF4y2Bastep在拟合完成后自动生成绘图。方法的顶部的绘图图标禁用绘图生成gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba现在的程序步骤。稍后将在示例中探索这些情节。gydF4y2Ba

  3. 从实验数据定义模型组件和数据列之间的映射。具体来说,地图gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba到模型物种gydF4y2Ba药物gydF4y2Ba在中央隔间(gydF4y2BaCentral.DruggydF4y2Ba)。同样,地图gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba来gydF4y2BaPeripheral.DruggydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  4. 地图gydF4y2BaTumorWeightgydF4y2Ba来gydF4y2Ba.tumor_weight肿瘤生长模型gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  5. 映射gydF4y2Ba剂量gydF4y2Ba列gydF4y2BaCentral.DruggydF4y2Ba表示gydF4y2Ba药物gydF4y2Ba物种gydF4y2Ba中央gydF4y2Ba舱里的药正在配药。gydF4y2Ba

  6. 定义要估计的模型参数gydF4y2Ba估计参数gydF4y2Ba表格属性中的空单元格gydF4y2Ba估计参数gydF4y2Ba列和类型gydF4y2Bak1gydF4y2Ba。该应用程序显示具有匹配名称的模型组件。选择gydF4y2Bak1gydF4y2Ba从列表中。gydF4y2Ba

    默认情况下，参数是由表达式表示的日志转换gydF4y2BaEXP（K1）gydF4y2Ba。你可以把表达式改成no变换，gydF4y2BaprobitgydF4y2Ba,或gydF4y2Ba分对数gydF4y2Ba转换。对于本例，保留默认的日志转换，因为它通常可以提高收敛性。的gydF4y2Ba初始Untransformed值gydF4y2Ba被自动设置为0.5的模型值。gydF4y2Ba

  7. 通过指定。来强制生物参数保持为正gydF4y2Ba未转化的下界gydF4y2Ba和gydF4y2BaUntransformed上界gydF4y2Ba作为gydF4y2Ba1 e-5gydF4y2Ba和gydF4y2Ba10gydF4y2Ba,分别。gydF4y2Ba

  8. 类似地，添加以下参数:gydF4y2BaCl_CentralgydF4y2Ba,gydF4y2BaL0gydF4y2Ba,gydF4y2BaL1gydF4y2Ba,gydF4y2BaK12gydF4y2Ba,gydF4y2BaK21gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  9. 选择gydF4y2Ba池适合gydF4y2Ba为所有患者估计一组参数(人群拟合)。如果你没有选择gydF4y2Ba池适合gydF4y2Ba，该应用程序为每个患者(个体适合)估计一组参数。gydF4y2Ba

  10. 默认的错误模式是恒定的误差模型。SimBiology支万博1manbetx持不变，比例，指数和综合误差模型。有关详细信息,请参见gydF4y2Ba误差模型gydF4y2Ba。现在，使用常量错误模型。gydF4y2Ba

  11. 保持其余的配件设置不变。这些设置是gydF4y2Ba

    • 估计方法 - 默认的方法是gydF4y2BalsqnonlingydF4y2Ba如果你有优化工具箱。如果你不这样做，应用程序就会使用gydF4y2BafminsearchgydF4y2Ba。gydF4y2Ba

      有关更多信息，请参见gydF4y2Ba万博1manbetxSimBiology中支持的参数估计方法gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

    • 算法设置-估计方法的最常见选项。单击展开该部分并查看选项。要查看每个选项的描述，请单击标题右侧的info图标。gydF4y2Ba

    • 高级算法设置-高级设置的估计方法。默认情况下该表是空的。gydF4y2Ba

运行符合程序gydF4y2Ba

设置了拟合选项后，可以运行gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba的一步。gydF4y2Ba

  1. 在顶部gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba一步,单击gydF4y2Ba运行这个程序步骤gydF4y2Ba按钮。gydF4y2Ba

    默认情况下,gydF4y2Ba适合gydF4y2Bastep以单独的图形表示参数估计的过程。进度图显示了参数估计和拟合质量度量(如对数似然)的实时状态。有关详细信息,请参见gydF4y2Ba情节进展gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  2. 进度图表明，拟合收敛。您可以关闭进度图。gydF4y2Ba

    如果你正在使用gydF4y2BafminsearchgydF4y2Ba时，由于达到最大迭代次数，拟合可能无法收敛。你可以增加gydF4y2BaMAXITERgydF4y2Ba在里面gydF4y2Ba算法设置gydF4y2Ba，但对于本例，您可以继续完成这些步骤，而不必这样做。gydF4y2Ba

可视化匹配的结果gydF4y2Ba

参数估计完成后，将拟合结果存储在gydF4y2BaLASTRUNgydF4y2Ba程序的文件夹。gydF4y2Ba

  1. 在gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡上,选择gydF4y2Ba新的数据表gydF4y2Ba。新的数据表中的一个新选项卡中打开。gydF4y2Ba

  2. 在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中展开gydF4y2BaProgram2gydF4y2Ba文件夹中。然后展开gydF4y2BaLASTRUNgydF4y2Ba文件夹，其中包含gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba和gydF4y2BasimdataIgydF4y2Ba。gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba包含估计的参数值和拟合统计信息。gydF4y2BasimdataIgydF4y2Ba包含用于使用所估计的参数值中的每个个体（患者或组）的模拟模型的响应。gydF4y2Ba

  3. 拖gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba在新的数据表上。gydF4y2Ba

    的gydF4y2Ba统计数据gydF4y2Ba表中包含适合的质量度量，如AIC、BIC和log似然。这些度量可以是有用的，例如，比较不同错误模型的性能。gydF4y2Ba

  4. 除了质量统计之外，您还可以查看各种拟合图，例如实际与预测图和剩余分布图。首先,选择gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba在里面gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格。可用的合适地块都在自动列出gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba上节gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡。然后选择gydF4y2Bavs Pred行动gydF4y2Ba从列表中。gydF4y2Ba

    实际与预测的图显示在单独的选项卡上。预测的响应被绘制在gydF4y2BaxgydF4y2Ba-轴和观测到的(实验)响应被绘制在gydF4y2BaygydF4y2Ba设在。gydF4y2Ba

    您可以从选择曲线图的一个改变剧情到其他支持地块万博1manbetxgydF4y2Ba风格gydF4y2Ba部分的gydF4y2Ba属性编辑器gydF4y2Ba。如果希望新绘图区位于其单独的选项卡上，并且不希望重用现有的绘图区选项卡，请从gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba上节gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡。gydF4y2Ba

  5. 通过选择将该地块更改为剩余分布地块gydF4y2BaRes DistgydF4y2Ba在里面gydF4y2Ba风格gydF4y2Ba部分。gydF4y2Ba

    图中显示了每个响应的残差是否为正态分布。在一个理想的残差正态概率图中，残差沿对角线排列，直方图表示正态拟合。然而，从图中，三个反应的残差特别大gydF4y2BaCentralConcgydF4y2Ba和gydF4y2BaPeripheralConcgydF4y2Ba，而不是正态分布。这可能表明常数误差模型的假设是不正确的。gydF4y2Ba

比较不同的误差模型gydF4y2Ba

下面的步骤展示了如何将误差模型更改为指数误差模型来再次拟合数据，并比较两种不同误差模型的拟合统计量。gydF4y2Ba

保存结果。gydF4y2Ba在使用指数误差模型再次拟合数据之前，将常数误差模型结果保存在单独的文件夹中。否则，在默认情况下，程序将覆盖来自gydF4y2BaLASTRUNgydF4y2Ba每次运行fit时的文件夹。gydF4y2Ba

  1. 右键单击gydF4y2BaLASTRUNgydF4y2Ba在配合程序文件夹gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格。gydF4y2Ba

  2. 选择gydF4y2Ba保存数据gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  3. 在gydF4y2Ba保存数据gydF4y2Ba对话框中,输入gydF4y2Bafit_constantgydF4y2Ba作为数据的名称。gydF4y2Ba

用指数误差模型重新拟合。gydF4y2Ba保存数据后，可以使用不同的错误模型重新运行fit程序。gydF4y2Ba

  1. 返回到fit程序gydF4y2BaProgram2gydF4y2Ba选项卡。在gydF4y2Ba误差模型gydF4y2Ba部分中,选择gydF4y2Ba指数gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  2. 在顶部gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba一步,单击gydF4y2Ba运行这个程序步骤gydF4y2Ba按钮。gydF4y2Ba

  3. 在fit完成后关闭进度图。gydF4y2Ba

  4. 如果您关闭了数据表(gydF4y2BaDatasheet3gydF4y2Ba)，其中包含上次安装的安装统计信息，请重新打开数据表。在gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,单击gydF4y2Ba文档gydF4y2Ba。然后双击gydF4y2BaDatasheet3gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  5. 点击gydF4y2Ba工作空间gydF4y2Ba回去配合计划的结果。扩大gydF4y2BaLASTRUNgydF4y2Bafit程序的文件夹。然后拖gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba到gydF4y2BaDatasheet3gydF4y2Ba。新列(gydF4y2BaProgram2_LastRungydF4y2Ba)内的最新适合度结果会添加在先前的适合度结果(gydF4y2BaProgram2_fit_constantgydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

    的gydF4y2Ba统计数据gydF4y2Ba表比较适合的质量措施。通过比较可知，指数误差模型拟合的AIC和BIC均小于前一种拟合。这表明指数误差模型比常数误差模型更符合实际情况。指数误差模型的更大的对数似然性也表明它是一个更好的拟合。gydF4y2Ba

  6. 接下来，查看剩余分布图。点击gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba从gydF4y2BaLASTRUNgydF4y2Ba文件夹中。然后点击gydF4y2Ba剩余距离gydF4y2Ba从gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba上节gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡。gydF4y2Ba

    相比于恒定误差模型的残差分布，剩余的分布从指数误差模型看起来更加正常，这表明指数误差模型确实拟合数据更好。gydF4y2Ba

计算置信区间gydF4y2Ba

评估拟合结果质量的另一种方法是计算估计参数和模型预测的95%置信区间，即使用估计参数的模型模拟结果。此步骤需要统计和机器学习工具箱™。gydF4y2Ba

  1. 返回fit程序。单击左上角的(+)图标并选择gydF4y2Ba置信区间gydF4y2Ba。一个gydF4y2Ba置信区间gydF4y2Ba步骤出现在gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba的一步。gydF4y2Ba

  2. 在顶部gydF4y2Ba置信区间gydF4y2Ba步骤，通过单击绘图图标禁用自动生成绘图。对于这两个gydF4y2Ba参数的置信区间gydF4y2Ba和gydF4y2Ba预测的置信区间gydF4y2Ba，使用默认方法gydF4y2Ba高斯gydF4y2Ba和gydF4y2Ba95%gydF4y2Ba信心水平。单击gydF4y2Ba运行这个程序步骤gydF4y2Ba按钮来计算置信区间。gydF4y2Ba

    对于参数置信区间，支持的方法为万博1manbetxgydF4y2Ba高斯gydF4y2Ba,gydF4y2BaprofileLikelihoodgydF4y2Ba,gydF4y2Ba引导gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

    对于预测置信区间，支持的方法有万博1manbetxgydF4y2Ba高斯gydF4y2Ba和gydF4y2Ba引导gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  3. 一旦完成，结果被存储为gydF4y2BaparameterCIgydF4y2Ba和gydF4y2BapredictionCIgydF4y2Ba在里面gydF4y2BaLASTRUNgydF4y2Ba程序的文件夹。gydF4y2BaparameterCIgydF4y2Ba包含估计参数的95%置信区间。gydF4y2BapredictionCIgydF4y2Ba包含模型预测的95%置信区间。gydF4y2Ba

  4. 积为估计的参数95％置信区间。点击gydF4y2BaparameterCIgydF4y2Ba在里面gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,选择gydF4y2Ba信心gydF4y2Ba在里面gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba部分。gydF4y2Ba

    对于每个估计的参数的置信区间被示出在一个新的曲线图。该图表示置信区间估计所有参数的成功计算。gydF4y2Ba

    根据置信区间估计的结果(状态)，应用程序对结果进行不同的绘图。gydF4y2Ba

    • 如果置信区间估计状态为agydF4y2Ba成功gydF4y2Ba（如在上述曲线图）时，应用程序使用所述第一默认颜色（蓝色）来绘制的线和每一个参数的估计的居中点。该应用程序还绘制一个框来显示置信区间。gydF4y2Ba

    • 如果状态是gydF4y2Ba限制gydF4y2Ba或gydF4y2Ba难能可贵gydF4y2Ba，该应用程序使用第二个默认颜色(红色)，并绘制一个线、居中圆点和方框来表示置信区间。gydF4y2Ba

    • 如果状态是gydF4y2Ba没有有价值的gydF4y2Ba在美国，该应用程序只绘制一条线和一个中间的红色十字。gydF4y2Ba

    • 如果有任何转换参数的估计值为0(对于gydF4y2Ba日志gydF4y2Ba变换）和0或1（对于gydF4y2BaprobitgydF4y2Ba或gydF4y2Ba分对数gydF4y2Ba，对于那些参数估计没有绘制置信区间。gydF4y2Ba

    有关不同状态定义的详细信息，请参阅gydF4y2Ba参数置信区间估计状态gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

    你也可以改变gydF4y2Ba布局gydF4y2Ba的情节gydF4y2Ba情节的设置gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

    • 的gydF4y2Ba“分裂”gydF4y2Ba布局在单独的轴上显示每个参数估计的置信区间。gydF4y2Ba

    • 的gydF4y2Ba“分组”gydF4y2Ba布局显示在一个轴上的所有可信区间，通过参数估计值进行分组。每个估计的参数由垂直黑线分隔开。gydF4y2Ba

    在这两种情况下，原始fit中定义的参数界限都用方括号标记。该应用程序使用垂直虚线来分组参数估计的置信区间，这些区间是在一个共同的拟合中计算出来的。gydF4y2Ba

  5. 同样，绘制模型预测的95%置信区间。点击gydF4y2BapredictionCIgydF4y2Ba在里面gydF4y2Ba浏览器gydF4y2Ba窗格中,选择gydF4y2Ba信心gydF4y2Ba在里面gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba部分。gydF4y2Ba

    在该图中，各组的置信区间被绘制在一个单独的列，并且每个响应在单独的行作图。该图表示置信区间的成功计算。gydF4y2Ba

    绘图行为因结果而异(gydF4y2Ba状态gydF4y2Ba)的置信区间计算。gydF4y2Ba

    • 如果状态是gydF4y2Ba限制gydF4y2Ba或gydF4y2Ba没有有价值的gydF4y2Ba，应用程序使用第二个默认颜色(红色)来绘制置信区间。gydF4y2Ba

    • 否则，应用程序将使用第一个默认颜色(蓝色)，并将置信区间绘制为阴影区域(如上图所示)。gydF4y2Ba

    有关详细信息,请参见gydF4y2Ba高斯置信区间计算模型预测值gydF4y2Ba和gydF4y2BaBootstrap区间计算gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

在实验数据上显示拟合结果的叠加gydF4y2Ba

一旦参数估计完成，就可以在实验数据上绘制仿真结果。通常有两种方法可以获得情节。gydF4y2Ba

第一种方法是使用默认值gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba图中显示了每组实验数据的拟合结果。gydF4y2Ba

  1. 点击gydF4y2Ba结果gydF4y2Ba从gydF4y2BaLASTRUNgydF4y2Bafit程序的文件夹。gydF4y2Ba

  2. 选择gydF4y2Ba适合gydF4y2Ba在里面gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba上节gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡。gydF4y2Ba

第二种方法更加个性化和复杂，但是您可以更好地控制情节。下面的步骤展示了如何在相同的轴上绘制所有组的肿瘤生长曲线，但对实验数据和模拟数据使用不同的线条样式。gydF4y2Ba

  1. 点击gydF4y2BasimdataIgydF4y2Ba在里面gydF4y2BaLASTRUNgydF4y2Bafit程序的文件夹。gydF4y2Ba

  2. 点击gydF4y2Ba时间gydF4y2Ba从gydF4y2Ba情节gydF4y2Ba上节gydF4y2Ba首页gydF4y2Ba选项卡。gydF4y2Ba

  3. 拖gydF4y2BaData1gydF4y2Ba(实验数据)放到图上。gydF4y2Ba

  4. 在gydF4y2Ba属性编辑器gydF4y2Ba，多选(gydF4y2BaCtrlgydF4y2Ba+gydF4y2Ba点击gydF4y2Ba的前三行(仿真数据)gydF4y2Ba反应gydF4y2Ba表并点击gydF4y2Ba创建集gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

  5. 在gydF4y2Ba片gydF4y2Ba表，不用样式gydF4y2Ba场景gydF4y2Ba通过选择空的。gydF4y2Ba

  6. 清除每组数据的前两行，只保留每组的肿瘤生长数据。gydF4y2Ba

  7. 使用gydF4y2Ba线条样式gydF4y2Ba为gydF4y2Ba集gydF4y2Ba和gydF4y2Ba颜色gydF4y2Ba为gydF4y2Ba响应gydF4y2Ba。还设置了gydF4y2Ba标记gydF4y2Ba的仿真数据(Program2)gydF4y2Ba没有一个gydF4y2Ba。设置gydF4y2Ba风格gydF4y2Ba的实验数据(Data1)gydF4y2Ba没有一个gydF4y2Ba。选择gydF4y2BaogydF4y2Ba随着gydF4y2Ba标记gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

在对数据进行拟合之后，可以将模型值设置为参数估计值并执行其他分析。例如，您可以使用以下命令查找重要的模型参数gydF4y2Ba敏感性分析gydF4y2Ba并通过改变敏感参数来考察模型的可变性gydF4y2Ba虚拟患者gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

参考gydF4y2Ba

巴布布0 Simeoni, M.， P. Magni, C. Cammia, G. De Nicolao, V. Croci, E. Pesenti, M. Germani, I. Poggesi, M. Rocchetti. 2004。给药后异种移植瘤生长动力学的预测药代动力学-药效学建模。gydF4y2Ba癌症研究gydF4y2Ba。64:1094 - 1101。gydF4y2Ba

另请参阅gydF4y2Ba

相关的话题gydF4y2Ba

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