SAAM II
SAAM II, "સિમ્યુલેશન એનાલિસિસ એન્ડ મોડેલિંગ" વર્ઝન 2 માટે ટૂંકું છે, જે બાયોસાયન્સના ક્ષેત્રમાં વૈજ્ઞાનિક સંશોધન માટે રચાયેલ એક પ્રખ્યાત કમ્પ્યુટર પ્રોગ્રામ છે. તે દવાના વિકાસ, ટ્રેસર્સ, મેટાબોલિક ડિસઓર્ડર્સ અને ફાર્માકોકાઇનેટિક્સ/ફાર્માકોડાયનેમિક્સ સંશોધનમાં વર્ણનાત્મક અને સંશોધનાત્મક સાધન છે. તે બહુ-વિભાગ મોડેલ સિદ્ધાંતના સિદ્ધાંતો પર આધારિત છે, જે જટિલ જૈવિક પ્રણાલીઓના મોડેલિંગ માટે વ્યાપકપણે ઉપયોગમાં લેવાતો અભિગમ છે. SAAM II નમૂનાઓના નિર્માણ અને અનુકરણની સુવિધા આપે છે, સંશોધકોને મૈત્રીપૂર્ણ વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરે છે જે સરળ અને જટિલ (રેખીય અને બિનરેખીય) માળખાઓ અને ડેટાને ઝડપી ચલાવવા અને બહુવિધ ફિટિંગની મંજૂરી આપે છે. SAAM II નો ઉપયોગ ઘણી ફાર્મા અને ફાર્મસી શાળાઓ દ્વારા દવા વિકાસ, સંશોધન અને શૈક્ષણિક સાધન તરીકે થાય છે. વિશેષતાઓ કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડ્યુલ SAAM II વપરાશકર્તા-મૈત્રીપૂર્ણ ઇન્ટરફેસ પ્રદાન કરે છે જે કોડિંગની જરૂરિયાતને દૂર કરે છે. કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડ્યુલની અંદર, વપરાશકર્તાઓ વર્તુળો, તીર અને બોક્સ જેવા વિવિધ મોડેલ ઘટકોને ખેંચીને અને ફેંકીને વિના પ્રયાસે મોડેલો બનાવી શકે છે. મોડેલની વર્તણૂકનું અનુકરણ કરવા માટે, મોડેલ શરતો બનાવવી એ એક સીધી પ્રક્રિયા છે. ડ્રેગ-એન્ડ-ડ્રોપ પ્રયોગ-નિર્માણ ચિહ્નોનો ઉપયોગ કરીને, વપરાશકર્તાઓ સરળતાથી ઇનપુટ અને સેમ્પલિંગ સાઇટ્સનો સીધો ઉલ્લેખ કરી શકે છે. બિન-વિભાગીય મોડ્યુલ (આંકડાકીય મોડ્યુલ) આંકડાકીય મોડ્યુલ પણ ઉપલબ્ધ છે પરંતુ તેનો ઉપયોગ ઓછો થાય છે; તે તમને મોડેલ અથવા મોડેલના સમીકરણોને સીધા પૂર્વવ્યાખ્યાયિત કાર્યો દ્વારા માહિતી લખી શકે છે. બાદમાં તમને ડેટાનું બિન-વિભાગીય વિશ્લેષણ કરવાની મંજૂરી આપે છે. એનઆઈએચ દ્વારા ભંડોળ પૂરું પાડવામાં આવેલ પોપકિનેટિક્સ ખાસ કરીને એસએએએમ II માં બનેલા કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલ્સની વસ્તી વિશ્લેષણ માટે વિકસાવવામાં આવ્યું છે. પોપ કાઇનેટિક્સ વસ્તી પરિમાણ અંદાજ માટે બે અભિગમોની ગણતરી પ્રદાન કરે છેઃ પ્રમાણભૂત બે-તબક્કા અને પુનરાવર્તિત બે-તબક્કા પદ્ધતિઓ. જ્યારે વસ્તીનું વિશ્લેષણ કરવામાં સરળતા, કોમ્પ્યુટેશનલ કાર્યક્ષમતા અને ન્યૂનતમ ધારણાઓ ઇચ્છિત હોય ત્યારે દ્વિ-તબક્કાની પદ્ધતિઓની તરફેણ થઈ શકે છે. માન્યતા SAAM II માંથી મેળવેલા પરિણામોને ઘણા વર્ષોથી વ્યાપક ઉપયોગ, અન્ય કાર્યક્રમોમાં મોડેલિંગની પ્રતિકૃતિ અને પીઅર-રીવ્યૂ જર્નલમાં પ્રકાશન દ્વારા પરોક્ષ માન્યતા પ્રાપ્ત થઈ છે. વિનનોલિન સામે સોફ્ટવેરની આંકડાકીય કામગીરીની માન્યતા હાથ ધરવામાં આવી હતી. સામાન્ય રીતે, પરિમાણ અંદાજો અને મોડેલ આગાહીઓના સંદર્ભમાં SAAM II અને વિનનોલિન વચ્ચે સારી સમજૂતી (<1 ટકા તફાવત) હતી. એપ્લિકેશન્સ અને નોંધપાત્ર કાર્ય 1. ફાર્માકોકાઇનેટિક્સ અને ફાર્માકોડાયનેમિક્સ (પી. કે./પી. ડી.) સંશોધનઃ ઉન્નત ઉપચારાત્મક પરિણામો માટે દવાના ડોઝની પદ્ધતિઓનું ઓપ્ટિમાઇઝેશન. શરીરમાં દવાનું શોષણ, વિતરણ, ચયાપચય અને વિસર્જનનું નમૂનાકરણ કરવું. દવા-દવાની ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓનો અભ્યાસ કરવો અને તેની અસરોની આગાહી કરવી. પરોક્ષ અને વૈવિધ્યપૂર્ણ PD. 2. વસ્તી ફાર્માકોકાઇનેટિક્સઃ બે તબક્કાની પદ્ધતિઓ સાથે વિવિધ દર્દીઓની વસ્તીમાં દવાના પ્રતિભાવોનું વિશ્લેષણ કરવું. વ્યક્તિગત દવાઃ દર્દીની વ્યક્તિગત લાક્ષણિકતાઓના આધારે દવાની માત્રા તૈયાર કરવી. 3. સિસ્ટમ બાયોલોજીઃ જટિલ જૈવિક નેટવર્ક અને સેલ્યુલર પ્રક્રિયાઓનું મોડેલિંગ. સિગ્નલ ટ્રાન્સડક્શન માર્ગો અને નિયમનકારી નેટવર્કને સમજવું. રોગના માર્ગો અને પરમાણુ ક્રિયાપ્રતિક્રિયાઓની તપાસ કરવી. 4. બાયોટેકનોલોજીઃ ફાર્માસ્યુટિકલ અને બાયોટેકનોલોજીકલ ઉદ્યોગો માટે બાયોપ્રોસેસની ડિઝાઇન અને ઓપ્ટિમાઇઝેશન. બાયોરિએક્ટર્સ અને બાયોકેટલિસ્ટ્સની વર્તણૂકની આગાહી કરવી. 5. મેટાબોલિક ડિસીઝ રિસર્ચઃ મેટાબોલિક ડિસઓર્ડર્સ અને તેમની અંતર્ગત પદ્ધતિઓનો અભ્યાસ કરવો. ગ્લુકોઝ-ઇન્સ્યુલિનની ગતિશીલતા અને ડાયાબિટીસ સંશોધનમાં તેની સુસંગતતાનું વિશ્લેષણ કરવું. 6. ટ્રેસર સ્ટડીઝઃ રેડિયોલાબેલ્ડ સંયોજનોના ગતિશાસ્ત્રનું માત્રાત્મક મૂલ્યાંકન. શરીરમાં ટ્રેસર વિતરણ અને ક્લિઅરન્સની તપાસ કરવી. 7. પ્રાયોગિક ડિઝાઇનઃ પરિમાણ અંદાજ અને મોડેલ માન્યતા માટે માહિતી એકત્રિત કરવા માટે શ્રેષ્ઠ પ્રયોગોની રચના કરવી. વિવિધ પ્રાયોગિક પરિસ્થિતિઓમાં મોડેલ પરિમાણોની સંવેદનશીલતાનું મૂલ્યાંકન કરવું. 8. શિક્ષણમાં જૈવિક મૉડલિંગઃ બાયોસાયન્સ અને સિસ્ટમ મોડેલિંગ શીખવવા માટે શૈક્ષણિક સાધન તરીકે SAAM II. શૈક્ષણિક સેટિંગ્સમાં ફાર્માકોકાઇનેટિક્સ અને સિસ્ટમ્સ બાયોલોજીની વિભાવનાઓનું પ્રદર્શન કરવું. 9. પીઅર-રીવ્યૂ પબ્લિકેશન્સઃ SAAM II નો ઉપયોગ વિવિધ સંશોધન અભ્યાસોમાં થાય છે અને દર વર્ષે 50 થી વધુ પીઅર-રીવ્યૂ વૈજ્ઞાનિક સામયિકો (ગૂગલ સ્કોલર) માં ટાંકવામાં આવે છે. નોંધપાત્ર રીતે, ગ્લુકોઝ-ઇન્સ્યુલિન મિનિમલ મોડલ્સ કે જેનો ઉપયોગ ડાયાબિટીસ વિરોધી સારવારોના ઇન્સ્યુલિન સુધારણાને માપવા માટે ક્લિનિકલ ટ્રાયલ્સમાં થાય છે, તે SAAM II માં લાગુ કરવામાં આવે છે. SAAM II વિકાસ અને વિતરણ 1950ના દાયકાની શરૂઆતમાં, મોન્સ બર્મન અને NIH ખાતેના અન્ય લોકોએ કિરણોત્સર્ગ ડોસિમેટ્રીની સમસ્યાઓ પર કામ કર્યું હતું. મોન્સે નક્કી કર્યું કે કમ્પાર્ટમેન્ટલ મોડેલ્સ (વિભેદક સમીકરણોની પ્રણાલીઓ) એકત્રિત કરવામાં આવતા ક્ષણિક (ગતિશીલ) ડેટાનું વિશ્લેષણ કરવાની શ્રેષ્ઠ રીત છે. તેમણે એક સોફ્ટવેર ટૂલ વિકસાવવાની શરૂઆત કરી જે આખરે SAAM તરીકે જાણીતું બન્યું. SAAM ની શક્તિ એ તેનો શબ્દકોશ હતો જેણે વપરાશકર્તા માટે તેમના મોડેલને સ્કેચ કરવાનું શક્ય બનાવ્યું, અને પછી શબ્દકોશ અને નિયમોના સમૂહનો ઉપયોગ કરીને, સ્કેચમાંથી સીધી ઇનપુટ ફાઇલ બનાવો. SAAM એ આ માહિતી લીધી અને વિભેદક સમીકરણોની પ્રણાલી બનાવી જેણે મોડેલનું વર્ણન કર્યું. આનો અર્થ એ થયો કે વપરાશકર્તા જીવવિજ્ઞાન/ફાર્માકોલોજી વિશે વિચારી શકે છે જ્યારે કાર્યક્રમ પડદા પાછળ ગણિત અને આંકડાશાસ્ત્ર કરે છે. તે એક ખૂબ જ લોકપ્રિય કાર્યક્રમ હતો, પરંતુ કાર્યક્રમનો ઉપયોગ કેવી રીતે કરવો તે શીખવા માટે એન. આઈ. એચ. ની મુલાકાત લેવી પડતી હતી અને મોન્સ સાથે કામ કરવું પડતું હતું. 1986 અને 1994 ની વચ્ચે, યુનિવર્સિટી ઓફ વોશિંગ્ટન એન. આઈ. એચ. ના લોરેન ઝેકની મદદથી પ્રોફેસર ડેવિડ ફોસ્ટરની આગેવાનીમાં સેન્ટર ફોર બાયોએન્જિનિયરિંગમાં તેના રિસોર્સ સેન્ટર ફોર કાઇનેટિક એનાલિસિસ દ્વારા કામ કરી રહ્યું હતું, જેમાં વ્યૂહાત્મક વપરાશકર્તા ઇન્ટરફેસ સહિત કોડ ફરીથી લખવામાં આવ્યો હતો, જે SAAM II તરફ દોરી ગયો હતો. પ્રથમ સંસ્કરણ 1993માં સન પર રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું. પીસી વર્ઝન 1994માં રજૂ કરવામાં આવ્યું હતું. ઘણા અનુદાન દ્વારા, 2000-2012 સમયગાળામાં, ફોસ્ટર અને વિસિનીએ આધુનિક સંસ્કરણ 2.1 બનાવવા પર કામ કર્યું હતું, જેમાં પોપકિનેટિક્સ તરીકે ઓળખાતા વસ્તી વિશ્લેષણ એડ-ઓનનો સમાવેશ થાય છે. 2012 માં, વર્જિનિયામાં મેડિકલ ઓટોમેશન કંપની એપ્સિલોન ગ્રૂપે સોફ્ટવેરને સુધારવા અને વિતરણ કરવાના વ્યાવસાયિક અધિકારોને લાઇસન્સ આપ્યું હતું. 2022માં, વર્તમાન સંસ્કરણ 2.3.3 સુધી SAAM II સોફ્ટવેર વિકસાવવા અને વિતરિત કરવાના વ્યાવસાયિક અધિકારોને વોશિંગ્ટનમાં મુખ્ય મથક ધરાવતી કન્સલ્ટિંગ અને સોફ્ટવેર કંપની નેનોમેથ એલ. એલ. સી. ને લાઇસન્સ આપવામાં આવ્યું હતું. SAAM II નું નેતૃત્વ અને વ્યવસ્થાપન જૈવિક અને ઔષધીય પ્રણાલીઓના કોમ્પ્યુટેશનલ મોડેલિંગમાં અનુભવ ધરાવતા વૈજ્ઞાનિક સિમોન પેરાઝોલો દ્વારા ધારણ કરવામાં આવ્યું હતું. મુખ્ય કોમ્પ્યુટેશનલ અલ્ગોરિધમ્સ SAAM II સામાન્ય વિભેદક સમીકરણ (ODE) ઉકેલવા માટે ત્રણ પ્રકારના સંકલનકારોનો ઉપયોગ કરે છેઃ RK 4-5મો ક્રમઃ 4થી-5મો ક્રમ રુંગ-કુટ્ટા પદ્ધતિઓ, જે ODE ને ઉકેલવા માટેની આંકડાકીય તકનીક છે. મેટ્રિક્સ એક્સપોનેનશીયલનો પેઇડ અંદાજઃ આ પદ્ધતિ પેઇડ એપ્રોક્સિમેન્ટ્સનો ઉપયોગ કરીને મેટ્રિક્સ એક્સપોનેનશીયલના અંદાજ પર આધારિત છે, જે ODE ને ઉકેલવા માટે કાર્યક્ષમ અભિગમ પૂરો પાડે છે. રોસેનબ્રોક પદ્ધતિઓઃ SAAM II લાક્ષણિક રોસેનબ્રોક પદ્ધતિઓનો ઉપયોગ કરે છે, જે સખત ODE માટે યોગ્ય ગર્ભિત રગ-કુટ્ટા પદ્ધતિઓનો એક વર્ગ છે. SAAM II બહુવિધ ડેટા ફિટિંગ માટે પરિમાણ ઓપ્ટિમાઇઝેશનનો ઉપયોગ કરે છે, જેમાં ગૌસ-ન્યુટન અલ્ગોરિધમમાંથી મેળવેલ સુધારેલી બિનરેખીય ભારિત બિન-રેખીય લઘુત્તમ-ચોરસ પદ્ધતિનો ઉપયોગ કરવામાં આવે છે. રીગ્રેસન કાર્યોમાં, વપરાશકર્તાઓ પાસે ડેટા અથવા મોડેલમાં ભૂલના આધારે વજન યોજના બનાવવાની સુગમતા હોય છે. વધુમાં, SAAM II બાયેસિયન મેક્સિમમ એ પોસ્ટરીઓરી (MAP) વિકલ્પ પ્રદાન કરે છે, જે વપરાશકર્તાઓને બાયેસિયન પરિમાણ અંદાજને શોધવાની મંજૂરી આપે છે. આ લક્ષણ પરિમાણ અંદાજ પ્રક્રિયામાં પૂર્વ જ્ઞાન અને અનિશ્ચિતતાનો સમાવેશ કરીને વિશ્લેષણમાં વધારો કરે છે. પરિમાણ અંદાજોની વિશ્વસનીયતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે, SAAM II પશ્ચાદવર્તી અને વ્યવહારુ ઓળખ સુવિધાઓ પ્રદાન કરે છે. આ જટિલ રચનાઓ અને અસંખ્ય અજ્ઞાત ચલોના કિસ્સામાં પણ પરિમાણ ઓળખની ગુણવત્તાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે ફિશરના માહિતી મેટ્રિક્સ અને અંદાજોના સહપરિવર્તન મેટ્રિક્સનો ઉપયોગ કરે છે. વધુમાં, SAAM II માં સ્થાનિક પરિમાણ સંવેદનશીલતા, બેચ વિશ્લેષણ અને સિલિકો વસ્તીની સુવિધાઓનો સમાવેશ થાય છે, જે બંને મોડેલના વર્તનમાં આંતરદૃષ્ટિ મેળવવા અને મોડેલ પરિણામો પર પરિમાણ ફેરફારોની અસરનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે અનુકૂળ સાધનો છે. શિક્ષણ SAAM II ઘણા અમેરિકન અને વિશ્વવ્યાપી સંસ્થાઓમાં અભ્યાસક્રમમાં મળી શકે છે, જેમ કે ઇજનેરી, ભૌતિકશાસ્ત્ર અને ફાર્મસી શાળાઓ. સંદર્ભો બાયોઇન્ફોર્મેટિક્સ સોફ્ટવેર યુનિવર્સિટી ઓફ વોશિંગ્ટન પ્રોજેક્ટ્સ