第十章rxode2的输出
10.1使用rxode2数据框
10.1.1创建交互式数据框
rxode2支持返回已求解的对象，该对象是一个修改后的数据帧。 这是由predict()、solve()或rxSolve()方法完成的。
library(rxode2)
library(units)
### Setup example model
mod1 <- rxode2({
C2 = centr/V2;
C3 = peri/V3;
d/dt(depot) =-KA*depot;
d/dt(centr) = KA*depot - CL*C2 - Q*C2 + Q*C3;
d/dt(peri) = Q*C2 - Q*C3;
d/dt(eff) = Kin - Kout*(1-C2/(EC50+C2))*eff;
})
### Seup parameters and initial conditions
theta <-
c(KA=2.94E-01, CL=1.86E+01, V2=4.02E+01, # central
Q=1.05E+01, V3=2.97E+02, # peripheral
Kin=1, Kout=1, EC50=200) # effects
inits <- c(eff=1)
### Setup dosing event information
ev <- eventTable(amount.units="mg", time.units="hours") %>%
add.dosing(dose=10000, nbr.doses=10, dosing.interval=12) %>%
add.dosing(dose=20000, nbr.doses=5, start.time=120,
dosing.interval=24) %>%
add.sampling(0:240);
### Now solve
x <- predict(mod1,theta, ev, inits)
print(x)#> ── Solved rxode2 object ──
#> ── Parameters ($params): ──
#> V2 V3 KA CL Q Kin Kout EC50
#> 40.200 297.000 0.294 18.600 10.500 1.000 1.000 200.000
#> ── Initial Conditions ($inits): ──
#> depot centr peri eff
#> 0 0 0 1
#> ── First part of data (object): ──
#> # A tibble: 241 × 7
#> time C2 C3 depot centr peri eff
#> [h] <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 0 0 0 10000 0 0 1
#> 2 1 44.4 0.920 7453. 1784. 273. 1.08
#> 3 2 54.9 2.67 5554. 2206. 794. 1.18
#> 4 3 51.9 4.46 4140. 2087. 1324. 1.23
#> 5 4 44.5 5.98 3085. 1789. 1776. 1.23
#> 6 5 36.5 7.18 2299. 1467. 2132. 1.21
#> # … with 235 more rows或者
x <- solve(mod1,theta, ev, inits)
print(x)#> ── Solved rxode2 object ──
#> ── Parameters ($params): ──
#> V2 V3 KA CL Q Kin Kout EC50
#> 40.200 297.000 0.294 18.600 10.500 1.000 1.000 200.000
#> ── Initial Conditions ($inits): ──
#> depot centr peri eff
#> 0 0 0 1
#> ── First part of data (object): ──
#> # A tibble: 241 × 7
#> time C2 C3 depot centr peri eff
#> [h] <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 0 0 0 10000 0 0 1
#> 2 1 44.4 0.920 7453. 1784. 273. 1.08
#> 3 2 54.9 2.67 5554. 2206. 794. 1.18
#> 4 3 51.9 4.46 4140. 2087. 1324. 1.23
#> 5 4 44.5 5.98 3085. 1789. 1776. 1.23
#> 6 5 36.5 7.18 2299. 1467. 2132. 1.21
#> # … with 235 more rows或者和mattigr的管道操作符一起使用
x <- mod1 %>% solve(theta, ev, inits)
print(x)#> ── Solved rxode2 object ──
#> ── Parameters ($params): ──
#> V2 V3 KA CL Q Kin Kout EC50
#> 40.200 297.000 0.294 18.600 10.500 1.000 1.000 200.000
#> ── Initial Conditions ($inits): ──
#> depot centr peri eff
#> 0 0 0 1
#> ── First part of data (object): ──
#> # A tibble: 241 × 7
#> time C2 C3 depot centr peri eff
#> [h] <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 0 0 0 10000 0 0 1
#> 2 1 44.4 0.920 7453. 1784. 273. 1.08
#> 3 2 54.9 2.67 5554. 2206. 794. 1.18
#> 4 3 51.9 4.46 4140. 2087. 1324. 1.23
#> 5 4 44.5 5.98 3085. 1789. 1776. 1.23
#> 6 5 36.5 7.18 2299. 1467. 2132. 1.21
#> # … with 235 more rows10.1.3使用已求解的对象作为简单的数据帧
已求解的对象作为data.frame或tbl可以通过dpylr添加包对数据进行筛选。例如，您可以轻松的对其进行筛选。
library(dplyr)#>
#> Attaching package: 'dplyr'#> The following objects are masked from 'package:stats':
#>
#> filter, lag#> The following objects are masked from 'package:base':
#>
#> intersect, setdiff, setequal, union### You can drop units for comparisons and filtering
x <- mod1 %>% solve(theta,ev,inits) %>%
drop_units %>% filter(time <= 3) %>% as.tbl#> Warning: `as.tbl()` was deprecated in dplyr 1.0.0.
#> ℹ Please use `tibble::as_tibble()` instead.### or keep them and compare with the proper units.
x <- mod1 %>% solve(theta,ev,inits) %>%
filter(time <= set_units(3, hr)) %>% as.tbl
x#> # A tibble: 4 × 7
#> time C2 C3 depot centr peri eff
#> [h] <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 0 0 0 10000 0 0 1
#> 2 1 44.4 0.920 7453. 1784. 273. 1.08
#> 3 2 54.9 2.67 5554. 2206. 794. 1.18
#> 4 3 51.9 4.46 4140. 2087. 1324. 1.2310.2交互式更新数据集
然而，它不仅仅是一个简单的数据对象。您可以使用已求解的对象动态更新参数，甚至修改采样时间。
首先，我们需要重新创建原始已求解的系统：
x <- mod1 %>% solve(theta,ev,inits);
print(x)#> ── Solved rxode2 object ──
#> ── Parameters ($params): ──
#> V2 V3 KA CL Q Kin Kout EC50
#> 40.200 297.000 0.294 18.600 10.500 1.000 1.000 200.000
#> ── Initial Conditions ($inits): ──
#> depot centr peri eff
#> 0 0 0 1
#> ── First part of data (object): ──
#> # A tibble: 241 × 7
#> time C2 C3 depot centr peri eff
#> [h] <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 0 0 0 10000 0 0 1
#> 2 1 44.4 0.920 7453. 1784. 273. 1.08
#> 3 2 54.9 2.67 5554. 2206. 794. 1.18
#> 4 3 51.9 4.46 4140. 2087. 1324. 1.23
#> 5 4 44.5 5.98 3085. 1789. 1776. 1.23
#> 6 5 36.5 7.18 2299. 1467. 2132. 1.21
#> # … with 235 more rows10.2.1修改初始条件
要检查或更改初始条件，您可以使用语法 cmt.0、cmt0或cmt_0。在模型定义eff房室的情况下，可以这样操作：
x$eff0#> [1] 1它显示eff房室的初始条件。如果您希望将此初始条件修改为2，可以通过以下方式轻松完成：
x$eff0 <- 2
print(x)#> ── Solved rxode2 object ──
#> ── Parameters ($params): ──
#> V2 V3 KA CL Q Kin Kout EC50
#> 40.200 297.000 0.294 18.600 10.500 1.000 1.000 200.000
#> ── Initial Conditions ($inits): ──
#> depot centr peri eff
#> 0 0 0 2
#> ── First part of data (object): ──
#> # A tibble: 241 × 7
#> time C2 C3 depot centr peri eff
#> [h] <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 0 0 0 10000 0 0 2
#> 2 1 44.4 0.920 7453. 1784. 273. 1.50
#> 3 2 54.9 2.67 5554. 2206. 794. 1.37
#> 4 3 51.9 4.46 4140. 2087. 1324. 1.31
#> 5 4 44.5 5.98 3085. 1789. 1776. 1.27
#> 6 5 36.5 7.18 2299. 1467. 2132. 1.23
#> # … with 235 more rowsplot(x)
10.2.2修改rxode2的观测时间
请注意，eff房室的初始条件现在是2。
您还可以通过修改t或time轻松修改采样时间。例如：
x$t <- seq(0,5,length.out=20)
print(x)#> ── Solved rxode2 object ──
#> ── Parameters ($params): ──
#> V2 V3 KA CL Q Kin Kout EC50
#> 40.200 297.000 0.294 18.600 10.500 1.000 1.000 200.000
#> ── Initial Conditions ($inits): ──
#> depot centr peri eff
#> 0 0 0 2
#> ── First part of data (object): ──
#> # A tibble: 20 × 7
#> time C2 C3 depot centr peri eff
#> [h] <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 0 0 0 10000 0 0 2
#> 2 0.263 16.8 0.0817 9255. 677. 24.3 1.79
#> 3 0.526 29.5 0.299 8566. 1187. 88.7 1.65
#> 4 0.789 38.9 0.615 7929. 1562. 183. 1.55
#> 5 1.05 45.5 1.00 7338. 1830. 298. 1.49
#> 6 1.32 50.1 1.44 6792. 2013. 427. 1.44
#> # … with 14 more rowsplot(x)
10.2.3修改仿真参数
您还可以通过$操作符访问或修改参数。例如，对于KA可以通过以下方式访问：
x$KA#> [1] 0.294您可以通过为其赋值一个新值来修改它。
x$KA <- 1
print(x)#> ── Solved rxode2 object ──
#> ── Parameters ($params): ──
#> V2 V3 KA CL Q Kin Kout EC50
#> 40.2 297.0 1.0 18.6 10.5 1.0 1.0 200.0
#> ── Initial Conditions ($inits): ──
#> depot centr peri eff
#> 0 0 0 2
#> ── First part of data (object): ──
#> # A tibble: 20 × 7
#> time C2 C3 depot centr peri eff
#> [h] <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 0 0 0 10000 0 0 2
#> 2 0.263 52.2 0.261 7686. 2098. 77.6 1.82
#> 3 0.526 83.3 0.900 5908. 3348. 267. 1.74
#> 4 0.789 99.8 1.75 4541. 4010. 519. 1.69
#> 5 1.05 106. 2.69 3490. 4273. 800. 1.67
#> 6 1.32 106. 3.66 2683. 4272. 1086. 1.64
#> # … with 14 more rowsplot(x)
您可以使用$params、$inits、$events来访问/修改所有参数、初始化或事件，语法类似与上面使用。
这种语法使得更新和探索各种参数对已求解对象的影响变得容易。