Программное обеспечение для моделирования нелинейных смешанных эффектов
Нелинейные модели смешанных эффектов представляют собой особый случай регрессионного анализа ряд различных программных , для которого доступен решений. Статистические свойства нелинейных моделей со смешанными эффектами делают невозможным прямую оценку с помощью СИНЕГО оценщика . Поэтому нелинейные модели смешанных эффектов оцениваются в соответствии с принципами максимального правдоподобия . [1] Применяются специальные методы оценки, такие как методы линеаризации, такие как методы линеаризации первого порядка (FO), условные первого порядка (FOCE) или лапласиана (LAPL), методы аппроксимации, такие как итерационная двухэтапная (ITS), выборка по значимости (IMP), оценка стохастической аппроксимации (SAEM) или прямая выборка. Особым случаем является использование непараметрических подходов. Кроме того, оценка в ограниченных или полных байесовских рамках выполняется с использованием алгоритмов Метрополиса-Гастингса или NUTS . [2] Некоторые программные решения ориентированы на один метод оценки, другие охватывают ряд методов оценки и/или имеют интерфейсы для конкретных случаев использования.
Программное обеспечение общего назначения
[ редактировать ]Общее (независимое от варианта использования) программное обеспечение для оценки нелинейных смешанных эффектов может охватывать несколько методов оценки или фокусироваться на одном.
Программное обеспечение с несколькими методами оценки
[ редактировать ]- SAS — это пакет, который используется широким статистическим сообществом и поддерживает несколько методов оценки из PROC NLMIX.
- с открытым исходным кодом доступно несколько методов оценки В системе программного обеспечения R , таких как nlme. [3]
- MATLAB предоставляет несколько методов оценки в своей системе nlmefit. [4]
SPSS на данный момент не поддерживает нелинейные методы смешанных эффектов. [5]
Программное обеспечение, предназначенное для одного метода оценки
[ редактировать ]- WinBUGS — это реализация метода Метрополиса-Гастингса для байесовского анализа.
- Stan — это программное обеспечение с открытым исходным кодом, реализующее алгоритм NUTS.
Программное обеспечение, посвященное фармакометрике
[ редактировать ]Область фармакометрики в значительной степени опирается на нелинейные подходы со смешанными эффектами и поэтому использует специализированные программные подходы. [6] Как и в случае с программным обеспечением общего назначения, доступны реализации как одного, так и нескольких методов оценки. Этот тип программного обеспечения в значительной степени опирается на решатели ОДУ .
Программное обеспечение с несколькими методами оценки
[ редактировать ]- NONMEM — наиболее широко используемое программное обеспечение в области фармакометики. [6]
- Phoenix реализует несколько методов оценки в графическом интерфейсе пользователя. [7]
- Pumas реализует несколько методов оценки на языке Julia . [7]
- nlmixr/nlmixr2 — это интерфейс R, реализующий FOCE и SAEM. [8]
- ADAPT и S-ADAPT реализуют несколько методов оценки в графическом или скриптовом интерфейсе соответственно. [7]
Программное обеспечение, предназначенное для одного метода оценки
[ редактировать ]- Monolix — это мощная реализация SAEM, которая также может анализировать NMTRAN. [7]
- NPEM реализует непараметрические смешанные эффекты. [7]
Сопутствующее программное обеспечение
[ редактировать ]- Эффективность решателей ОДУ влияет на качество оценки. Популярными решателями являются методы, основанные на Рунге- Кутте , различные жесткие решатели и переключающие решатели, такие как LSODA из пакета LAPACK .
- Специализированная форма фармакокинетического моделирования, фармакокинетическое моделирование на основе физиологии ( PBPK ), в некоторых случаях также может рассматриваться как нелинейная реализация смешанных эффектов, см. Также раздел программного обеспечения этой леммы.
- Программное обеспечение оптимального проектирования , такое как PopED, можно использовать вместе с оценкой. [7]
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Давидиан, Мари; Гилтинан, Дэвид М. (1 июня 1995 г.). Нелинейные модели для данных повторяющихся измерений . ЦРК Пресс. ISBN 978-0-412-98341-2 .
- ^ Цирос, Периклис; Буа, Фредерик Ю.; Докумецидис, Аристид; Цилики, Грузия; Саримвейс, Хараламбос (01 апреля 2019 г.). «Популяционный фармакокинетический повторный анализ модели диазепама PBPK: сравнение Stan и GNU MCSim» . Журнал фармакокинетики и фармакодинамики . 46 (2): 173–192. дои : 10.1007/s10928-019-09630-x . ISSN 1573-8744 . ПМИД 30949914 . S2CID 96436038 .
- ^ «Функция nlme — RDocumentation» . www.rdocumentation.org . Проверено 9 мая 2022 г.
- ^ «Нелинейная оценка смешанных эффектов - MATLAB nlmefit - MathWorks Benelux» . nl.mathworks.com . Проверено 9 мая 2022 г.
- ^ «Предлагает ли IBM SPSSStatistics нелинейные смешанные модели?» . www.ibm.com . 16 апреля 2020 г. Проверено 9 мая 2022 г.
- ^ Перейти обратно: а б «Фармакометрия – обзор | Темы ScienceDirect» . www.sciencedirect.com . Проверено 9 мая 2022 г.
- ^ Перейти обратно: а б с д и ж «Фармакокинетическое программное обеспечение» . www.pharmpk.com . Проверено 9 мая 2022 г.
- ^ Ван, Мэтью Фидлер, Теун М. Пост, Ричард Хоймайерс, Рик Шумейкер, Мирджам Н. Трам, Джастин Уилкинс, Юань Сюн и Венпин. nlmixr: пакет R для моделирования PKPD населения .
{{cite book}}: CS1 maint: несколько имен: список авторов ( ссылка )