SimBiology
模型，模拟和分析生物系统
SimBiology提供应用程序和编程工具来建模、模拟和分析动态系统，重点关注药代动力学/药效学(PK/PD)和系统生物学应用。它提供了一个用于构建模型的框图编辑器，或者您可以使用MATLAB以编程方式创建模型®语言。SimBiology包含一个公共PK模型库，您可以自定义并与机械系统生物学模型集成。
各种型号的勘探技术可让您识别细胞通路的最佳给药方案和公认的药物靶标。SimBiology使用常微分方程（常微分方程）和随机解算器来模拟药物暴露，药物效力和酶和代谢物水平的时间过程的轮廓。您可以使用调查参数扫描和敏感度分析系统动力学和指导实验。您还可以使用单一主题或人口数据来估计模型参数。
入门：
建筑模型
构造定量系统药理学（QSP）的，生理上的基于药物代谢动力学（PBPK），或药代动力学/药效学(PK / PD)模型就像你画在一张纸上。
指定型号动态
使用拖放方框图编辑器或编程工具来构建QSP、PBPK或PK/PD模型。从Systems Biology Markup Language (SBML)文件导入现有模型。
糖尿病QSP模型的示意图。
模型变量表。
评估剂量策略
定义和评估剂量策略。评估联合治疗的好处，并确定最佳的剂量策略，通过结合给药计划，针对不同的模型物种。
选择一个求解
从几个可用的确定性求解器中选择一个，包括MATLAB解决歌唱和日晷解决者，或选择其中之一随机求解，包括随机模拟算法(SSA)、显式跳跃和隐式跳跃。
加快模拟
通过转换模式来编译的C代码加速的大的模型或蒙特卡罗模拟仿真。通过分布在多个内核，群集或云计算资源使用模拟进一步提高性能并行计算工具箱™.
扩展到集群和云以提高性能。
Noncompartmental分析
从药物浓度的时间过程测量中计算药物的药代动力学参数，而不需要假设一个间隔模型。使用稀疏或串行采样，对单次或多次剂量的实验和模拟数据执行NCA。
AUC计算用于线性和半对数标度示出浓度 - 时间数据。
非线性回归
估计参数使用局部或全局估计方法并计算置信区间参数和模型预测。独立地适合每个组，以产生基团的具体估计或同时适合所有组来估计一组值。
一个双室PK模型的高斯参数置信区间。
非线性混合效应技术（NLME）
使用期望最大化(SAEM)的随机近似、一阶条件估计(FOCE)、一阶估计(FO)、线性混合效应(LME)近似或限制LME近似的NLME方法来拟合人口数据。
非线性混合效应方法的进展图。
内置任务和交互式探索工具
使用内置分析来分析模型。使用滑块交互式地探索参数或剂量计划的变化对模型结果的影响。
任务编辑器显示各种参数值和剂量计划的影响。
自定义分析
使用MATLAB脚本以编程方式使用SimBiology自动分析和创建自定义分析。
自定义算法用来确定一个最佳的注射速度。
与SimBiology桌面创建应用程序
使用SimBiology桌面，一键创建独立的模型探索应用程序。
应用与SimBiology桌面显示抗TNF治疗结果产生。
构建定制的应用程序
创建使用MATLAB应用程序构建功能定制的独立应用程序。
自定义的应用中展示了联合治疗，仿真结果。
项目
从撰写SimBiology分析程序内置分析
策划
可视化外部和分析数据，包括分层数据，从一个公共工作空间数据类型感知曲线
数据表
可视化和操作外部数据和分析数据
SimBiology.Scenarios
利用各种建模和计量条件进行Monte Carlo模拟
看到发行说明有关这些功能和相应功能的详细信息。
