使用普通和随机微分方程的非线性混合效应模型研究亮氨酸动力学的隔室模型
摘要：非线性混合效应模型是一种同时分析多个个体数据的强大工具。本研究对亮氨酸动力学的区室模型进行了检验，并采用随机微分方程扩展，以模拟血浆中非平衡态下的游离亮氨酸浓度。我们分析了一组健康对照个体和一组2型糖尿病患者从示踪物/被示踪物实验中获得的数据。我们发现，与从每个个体单独获得的传统估计相比，非线性混合效应模型的个体间参数变异较小。使用混合效应方法时，即使每个个体只使用一半的数据，人群参数也能很好地估计。对于一个典型的个体，在实验过程中，游离亮氨酸的数量预测值的标准偏差约为8.9\%。此外，与对照个体相比，糖尿病患者的亮氨酸降解和蛋白质摄取较少，蛋白质分解较大，体内游离亮氨酸的数量也较多。总之，非线性混合效应模型可以提供基于示踪物/被示踪物数据的复杂模型的模型参数估计，可能是减少临床研究中数据采样的合适工具。
作者：Martin Berglund, Mikael Sunn{aa}ker, Martin Adiels, Mats Jirstrand, Bernt Wennberg
论文ID：1101.0687
分类：Quantitative Methods
分类简称：q-bio.QM
提交时间：2011-01-05