MCSim

MCSim

Разработчик(и)	Проект GNU
Стабильная версия	6.2.0 / 3 июня 2020 г. ( 03.06.2020 )
Репозиторий	резюме .саванна .gnu .org /viewvc /?root=mcsim
Написано в	С
Операционная система	Кросс-платформенный
Тип	Численный анализ
Лицензия	Стандартная общественная лицензия GNU
Веб-сайт	https://www.gnu.org/software/mcsim

GNU MCSim — это набор программного обеспечения для моделирования. Это позволяет разрабатывать собственные статистические или имитационные модели.выполнять моделирование Монте-Карло и байесовский вывод посредством (умеренного) моделирования Монте-Карло цепи Маркова . Последняя версия позволяет проводить параллельные вычисления моделирования Монте-Карло или MCMC.

Описание

GNU MCSim — это инструмент моделирования и статистического вывода для систем алгебраических или дифференциальных уравнений , оптимизированный для выполнения анализа Монте-Карло. Программное обеспечение включает в себя генератор моделей и механизм моделирования:

• Генератор моделей облегчает определение и обслуживание структурной модели, сокращая при этом время выполнения. Модель кодируется с использованием простой грамматики, а генератор переводит ее в код C. Начиная с версии 5.3.0 модели, закодированные в SBML . также можно использовать
• Механизм моделирования представляет собой набор процедур, связанных с моделью для создания исполняемого кода. В результате можно запускать моделирование структурной модели в различных условиях.

Внутри программы используется Научная библиотека GNU для некоторых численных расчетов .

История

Проект начался в 1991 году в Беркли, когда Дон Мазле и Фредерик Ю. Буа перевели на язык C и реорганизовали программу, которую Буа разработал в Гарварде для своей докторской диссертации. Основной мотивацией работы была возможность быстро разрабатывать и легко поддерживать модели PBPK . Однако синтаксис был определен с достаточной общностью, чтобы многие алгебраические уравнения и обыкновенные дифференциальные уравнения можно было решить первого порядка. Возможность выполнять эффективное моделирование методом Монте-Карло была добавлена ​​на раннем этапе для исследовательских нужд группы. Код был доступен бесплатно с сервера Калифорнийского университета в Беркли. Обсуждения со Стюартом Билом в Фармацевтической школе Калифорнийского университета в Сан- Франциско привели команду к исследованию использования методов Монте-Карло с использованием цепей Маркова для калибровки моделей PBPK . Соответствующий код был разработан Масле в ходе проекта в сотрудничестве с Эндрю Гельманом , тогдашним профессором статистического факультета Калифорнийского университета в Беркли . Дополнительный код, написанный Кеном Ревзаном, позволил определить и байесовскую калибровку иерархических (многоуровневых) статистических моделей. На момент этих разработок (около 1996 г.) эти возможности были уникальными для свободно распространяемого, легкодоступного, очень мощного и универсального программного обеспечения. С тех пор программное обеспечение постоянно поддерживается и расширяется.

Выпущенные версии

• 6.2.0 (3 июня 2020 г.)
• 6.1.0 (19 февраля 2019 г.)
• 6.0.1 (5 мая 2018 г.)
• 6.0.0 (24 февраля 2018 г.)
• 5.6.6 (21 января 2017 г.)
• 5.6.5 (27 февраля 2016 г.)
• 5.6.4 (30 января 2016 г.)
• 5.6.3 (1 января 2016 г.)
• 5.6.2 (24 декабря 2015 г.)
• 5.6.1 (21 декабря 2015 г.)
• 5.6.0 (16 декабря 2015 г.)
• 5.5.0 (17 марта 2013 г.)
• 5.4.0 (18 января 2011 г.)
• 5.3.1 (3 марта 2009 г.)
• 5.3.0 (12 января 2009 г.)
• 5.2 бета (29 января 2008 г.)
• 5.1бета (18 сентября 2006 г.)
• 5.0.0 (4 января 2005 г.)
• 4.2.0 (15 октября 2001 г.)
• 4.1.0 (1 августа 1997 г.)
• 4.0.0 (24 марта 1997 г.)
• 3.6.0
• 3.3.2

Лицензирование

GNU MCSim — свободное программное обеспечение; вы можете распространять его и/или изменять в соответствии с условиями Стандартной общественной лицензии GNU, опубликованной Фондом свободного программного обеспечения; либо версия 3 Лицензии, либо (по вашему выбору) любая более поздняя версия.

Доступность платформы

Исходный код C предоставляется и может быть скомпилирован на любом компьютере с помощью компилятора C. Научная библиотека GNU также должна быть доступна на целевой платформе, чтобы можно было использовать несколько дополнительных дистрибутивов в статистических моделях. Чтобы воспользоваться возможностями перевода SBML, необходимо установить библиотеку LibSBLM. Начиная с версии 6.0.0 также используется интегратор Sundials Cvodes. Чтобы воспользоваться преимуществами параллельных вычислений (начиная с версии 6.2.0), MPI необходимо установить библиотеку .

См. также

• Сравнение программного обеспечения для численного анализа
• Список программного обеспечения для численного анализа

Ссылки

Буа Ф., Масл Д., 1997, MCSim: программа моделирования, Журнал статистического программного обеспечения, 2(9): http://www.stat.ucla.edu/journals/jss/v02/i09 .

Йонссон Ф., Йохансон Г., 2003, Байесовский популяционный подход к физиологическим токсикокинетико-токсикодинамическим моделям – пример использования программного обеспечения MCSim, Toxicology Letters 138:143-150.

Буа Ф., 2009, GNU MCSim: Байесовский статистический вывод для моделей системной биологии, закодированных SBML, Биоинформатика, 25: 1453-1454, doi: 10.1093/bioinformatics/btp162.

Аллен BC, Hack EC, Clewell HJ, 2007, Использование анализа цепей Маркова Монте-Карло с физиологически обоснованной фармакокинетической моделью метилртути для оценки воздействия на нас, женщин детородного возраста, Анализ рисков, 27:947-959.

Ковингтон Т.Р., Джентри П.Р. и др., 2007, Использование анализа неопределенности Монте-Карло с помощью цепи Маркова для поддержки цели общественного здравоохранения по перхлорэтилену, Нормативная токсикология и фармакология , 47:1-18.

Дэвид Р.М., Клевелл Х.Дж. и др., 2006 г., Пересмотренная оценка риска развития рака в результате воздействия дихлорметана II. Применение вероятностных методов для определения риска рака. Нормативная токсикология и фармакология 45: 55–65.

Фрэнкс С.Дж., Спендифф М.К. и др., 2006, Физиологически обоснованное фармакокинетическое моделирование воздействия 2-бутоксиэтанола на человека, Toxicology Letters 162:164-173.

Hack EC, 2006, Байесовский анализ физиологически обоснованных токсикокинетических и токсикодинамических моделей, Токсикология, 221:241-248.

Hack EC, Chiu WA и др., 2006, Байесовский популяционный анализ гармонизированной физиологически обоснованной фармакокинетической модели трихлорэтилена и его метаболитов, Regulatory Toxicology and Pharmacology, 46:63-83.

Лайонс М.А., Ян РШ, Майено А.Н., Рейсфельд Б. 2008, Вычислительная токсикология хлороформа: обратная дозиметрия с использованием байесовского вывода, моделирования цепей Маркова Монте-Карло и данных биомониторинга человека, Перспективы экологического здоровья, 116:1040-1046.

Марино, Д.Д., Х. Клюэлл и др., 2006 г., Пересмотренная оценка риска развития рака в результате воздействия дихлорметана: часть I, байесовский PBPK и моделирование реакции на дозу у мышей, Regulatory Toxicology and Pharmacology 45:44-54.

Меззетти М., Ибрагим Дж. Г. и др., 2003, Байесовская компартментальная модель для оценки метаболизма 1,3-бутадиена, Журнал Королевского статистического общества, Серия C, 52:291-305.

Внешние ссылки

• Домашняя страница GNU MCSim