MCSim
 | |
| Utvecklare | GNU-projekt |
|---|---|
| Stabil frisättning | 6.2.0 / 3 juni 2020
|
| Förvar | |
| Skrivet i | C |
| Operativ system | Cross-plattform |
| Typ | Numerisk analys |
| Licens | GNU General Public License |
| Hemsida | https://www.gnu.org/software/mcsim |
GNU MCSim är en svit av simuleringsprogram. Det tillåter en att designa sina egna statistiska eller simuleringsmodeller, utföra Monte Carlo -simuleringar och Bayesiansk slutledning genom (härdad) Markov-kedjans Monte Carlo- simuleringar. Den senaste versionen tillåter parallell beräkning av Monte Carlo- eller MCMC-simuleringar.
Beskrivning
GNU MCSim är ett simulerings- och statistisk inferensverktyg för algebraiska eller differentialekvationssystem, optimerat för att utföra Monte Carlo-analys. Mjukvaran består av en modellgenerator och en simuleringsmotor:
- Modellgeneratorn underlättar strukturell modelldefiniering och underhåll, samtidigt som utförandetiden är kort. Modellen är kodad med en enkel grammatik, och generatorn översätter den till C-kod. Från och med version 5.3.0 kan även modeller kodade i SBML användas.
- Simuleringsmotorn är en uppsättning rutiner som är kopplade till modellen för att producera exekverbar kod. Resultatet är att man kan köra simuleringar av den strukturella modellen under en mängd olika förhållanden.
Internt använder programvaran GNU Scientific Library för några av sina numeriska beräkningar.
Historia
Projektet började 1991 i Berkeley när Don Maszle och Frederic Y. Bois översatte till C och omorganiserade ett program som Bois hade utvecklat vid Harvard för sin doktorsavhandling. Den primära motivationen för arbetet var att snabbt kunna utveckla och enkelt underhålla PBPK- modeller. Syntaxen definierades dock med tillräcklig allmänhet för att många algebraiska och första ordningens vanliga differentialekvationer kan lösas. Förmågan att utföra effektiva Monte Carlo-simuleringar lades till tidigt, för gruppens forskningsbehov. Koden gjordes fritt tillgänglig från en server på UC Berkeley. Diskussioner med Stuart Beal vid UCSF School of Pharmacy ledde till att teamet undersökte användningen av Markov-kedjans Monte Carlo-tekniker för kalibrering av PBPK-modeller . Motsvarande kod utvecklades av Maszle, under ett projekt i samarbete med Andrew Gelman , då professor vid UC Berkeley Statistics Department. Ytterligare kod skriven av Ken Revzan möjliggjorde definition och Bayesiansk kalibrering av hierarkiska (flernivå) statistiska modeller. Vid tiden för dessa utvecklingar (cirka 1996) var dessa funktioner unika för en fritt distribuerad, lättillgänglig, mycket kraftfull och mångsidig programvara. Sedan dess har programvaran konsekvent underhållits och utökats.
Utgivna versioner
- 6.2.0 (3 juni 2020)
- 6.1.0 (19 februari 2019)
- 6.0.1 (5 maj 2018)
- 6.0.0 (24 februari 2018)
- 5.6.6 (21 januari 2017)
- 5.6.5 (27 februari 2016)
- 5.6.4 (30 januari 2016)
- 5.6.3 (1 januari 2016)
- 5.6.2 (24 december 2015)
- 5.6.1 (21 december 2015)
- 5.6.0 (16 december 2015)
- 5.5.0 (17 mars 2013)
- 5.4.0 (18 januari 2011)
- 5.3.1 (3 mars 2009)
- 5.3.0 (12 januari 2009)
- 5.2 beta (29 januari 2008)
- 5.1beta (18 september 2006)
- 5.0.0 (4 januari 2005)
- 4.2.0 (15 oktober 2001)
- 4.1.0 (1 augusti 1997)
- 4.0.0 (24 mars 1997)
- 3.6.0
- 3.3.2
Licensiering
GNU MCSim är fri programvara; du kan omdistribuera den och/eller modifiera den enligt villkoren i GNU General Public License som publicerats av Free Software Foundation; antingen version 3 av licensen eller (efter eget val) någon senare version.
Plattformstillgänglighet
C-källkoden tillhandahålls och kan kompileras på vilken maskin som helst med en C-kompilator. GNU Scientific Library måste också vara tillgängligt på målplattformen för att kunna använda några extra distributioner i statistiska modeller. För att dra fördel av SBML-översättningsmöjligheterna bör LibSBLM-biblioteket installeras. Från och med version 6.0.0 används även Sundials Cvodes-integratorn. För att dra fördel av parallell beräkning (från och med version 6.2.0) måste ett MPI- bibliotek installeras.
Se även
Bois F., Maszle D., 1997, MCSim: A simulation program, Journal of Statistical Software, 2(9): http://www.stat.ucla.edu/journals/jss/v02/i09 .
Jonsson F., Johanson G., 2003, The Bayesian population approach to physiological toxicokinetic-toxicodynamische modeller – Ett exempel med användning av MCSim-mjukvaran, Toxicology Letters 138:143-150.
Bois F., 2009, GNU MCSim: Bayesian statistical inference for SBML-coded systems biology models, Bioinformatics, 25:1453-1454, doi: 10.1093/bioinformatics/btp162.
Allen BC, Hack EC, Clewell HJ, 2007, Användning av Markov-kedjan Monte Carlo-analys med en fysiologiskt baserad farmakokinetisk modell av metylkvicksilver för att uppskatta exponeringar hos oss kvinnor i fertil ålder, Risk Analysis, 27:947-959.
Covington TR, Gentry PR, et al., 2007, Användningen av Markov-kedjans Monte Carlo-osäkerhetsanalys för att stödja ett folkhälsomål för perkloroetylen, Regulatory Toxicology and Pharmacology , 47:1-18.
David RM, Clewell HJ, et al., 2006, Reviderad bedömning av cancerrisk för diklormetan II. Tillämpning av probabilistiska metoder för cancerriskbestämningar. Regulatory Toxicology and Pharmacology 45: 55–65.
Franks SJ, Spendiff MK, et al., 2006, Fysiologiskt baserad farmakokinetisk modellering av mänsklig exponering för 2-butoxietanol, Toxicology Letters 162:164-173.
Hack EC, 2006, Bayesiansk analys av fysiologiskt baserade toxikokinetiska och toxikodynamiska modeller, Toxicology, 221:241-248.
Hack EC, Chiu WA, et al., 2006, Bayesiansk populationsanalys av en harmoniserad fysiologiskt baserad farmakokinetisk modell av trikloretylen och dess metaboliter, Regulatory Toxicology and Pharmacology, 46:63-83.
Lyons MA, Yang RSH, Mayeno AN, Reisfeld B. 2008, Computational toxicology of chloroform: reverse dosimetry using Bayesian inference, Markov-kedjan Monte Carlo-simulering och human biomonitoring data, Environmental Health Perspectives, 116:1040-1046.
Marino, DJ, H. Clewell, et al., 2006, Reviderad bedömning av cancerrisk för diklormetan: del I Bayesian PBPK och dos-responsmodellering i möss, Regulatory Toxicology and Pharmacology 45:44-54.
Mezzetti M., Ibrahim JG, et al., 2003, A Bayesian compartmental model for the evaluation of 1,3-butadiene metabolism, Journal of the Royal Statistical Society, Series C, 52:291-305.