软件标签：nonmem
nonmem是用于拟合和仿真数据的模型分析软件，在定量药理学工作中提供强大的功能和结构化解决方案，帮助用户更好的完成模型的分析和数据的分析，Pirana 是一个灵活的、可扩展的建模与模拟工作台，跟传统繁琐耗时且复杂的工作流程告别，获得完整的功能，更直观清晰地分析和展示结果。
功能特色
一、NONMEM
NONMEM [非线性混合效应建模] 是用于拟合和仿真数据的模型分析软件。 它是一个强大的工具，可用于群体药代动力学 （PK） 和药效学 （PD） 数据的分析。 它通常与子例程包 PREDPP 结合使用。后者有标准的 PKPD 模型可供使用。 当标准模型不够用时，可以使用用户定义的模型。
NONMEM 是用 FORTRAN 编写的，FORTRAN 是一种考虑精确科学的编程语言。NONMEM 通常与其他软件结合使用。
Fortran 编译器（用于处理 FORTRAN 语言）
NONMEM 应用程序和许可证
Perl 处理使用 PsN 的 Perl 语言。
Perl-speaks-NONMEM （PsN） 是一组 Perl 模块，有助于在 NONMEM 中开发模型。
Pirana 是一个图形用户界面 （GUI），将 NONMEM、PsN 和 R 组合在一个用户友好的界面中。
R 和 Rstudio，一个用于统计计算和图形的程序
文本编辑器（如 notepad++）任何代码编辑器
工作流程
成功安装所有必需的软件并设置连接后，可以开始 PKPD 分析。 大多数分析和模型开发都遵循特定的工作流程：
评估和检查数据;数据是否完整、真实值、外观如何（趋势、集群等）。
NONMEM 兼容数据库;NONMEM 需要特定格式的数据库和必需元素。 请参阅：创建 NONMEM 数据集。
NONMEM 模型;模型在模型文件中定义，其中包括与数据库的连接、关系、PK 参数、误差模型、协变量等。
评估和比较不同的模型;哪种模型最能描述数据并且稳定/健壮。
协变量分析;测试协变量对 PK 参数和模型的一般影响。
模型的验证;测试模型的有效性和稳健性，例如使用 bootstraps。
二、Pirana
1、使用 Pirana 优化定量药理学的工作流程
通过连接多个工具来优化定量药理学工作流程，提供更快、更高效的建模和仿真。图形用户界面为存储分析结果提供了自动化的文件夹结构，为复杂的分析增加了顺序和可追溯性。Pirana 与 R Speaks NLME、NONMEM、R 和 Perl Speaks NONMEM （PSN） 无缝集成，并在 Windows 和 Linux作系统上受支持。
2、构建更好的 popPK 模型的一个工具
组织和管理模型 – Pirana 提供类似数字实验室笔记本的结构来管理和跟踪 PMX 数据，使用自动化文件夹结构创建订单，以实现高效的工作流程。
分析数据并生成报告 – Pirana 的界面支持各种格式的轻松 R 绘图和报告，“Model Results”Shiny 应用程序支持自定义视觉输出和可重复的 R markdown 文件。
可视化模型选择和诊断 – Pirana 的 Visual Run Record 可捕获模型选择步骤，支持快速诊断和比较，并提供交互式摘要，以便做出更清晰的决策。
3、基于机器学习的自动模型选择
Pirana 中的 Darwin 模型搜索功能为 pyDarwin 提供了简化的用户界面，pyDarwin 是由美国 FDA 资助的尖端开源 Python 软件包，它实施了多种机器学习算法来自动选择定量药理学 （PMX） 模型。Darwin 搜索选择的最佳模型与现有的 Pirana PMX 工作流程管理工具套件完全兼容。
闪电小编说明：
强大的工具，可用于群体药代动力学 （PK） 和药效学 （PD） 数据的分析。 使用 Pirana 优化定量药理学的工作流程，图形化用户界面，优化的共同工作流程，减少时间和精力的投入。
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