马丁·伯格伦德；米凯尔·桑纳克；马丁·阿迪尔斯；Jirstrand，Mats公司；伯恩特·温伯格 使用带有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房室模型。 （英语） Zbl 1402.92212号 数学。医学生物学。 29，第4期，361-384（2012）. 摘要：非线性混合效应（NLME）模型是同时分析多个人数据的有力工具。在本研究中，研究了亮氨酸动力学的房室模型，并用随机微分方程对其进行了扩展，以模拟血浆中游离亮氨酸的非稳态浓度。对从一组健康对照个体和一组2型糖尿病患者的示踪/示踪实验中获得的数据进行了分析。我们发现，与分别从每个个体获得的传统估计相比，NLME模型参数的个体间变化要小得多。使用混合效应方法，当每个个体只使用一半的数据时，也可以很好地估计种群参数。对于一个典型的个体，在实验期间，游离亮氨酸的量预计在平均值附近以8.9%的标准偏差变化。此外，与对照组相比，糖尿病患者的亮氨酸降解和亮氨酸的蛋白质摄取较小，蛋白质水解较大，体内游离亮氨酸的量也较大。总之，NLME模型基于示踪剂/示踪数据为复杂模型中的模型参数提供了改进的估计，可能是减少临床研究中数据采样的合适工具。 MSC公司： 92C45型 生化问题中的动力学（药代动力学、酶动力学等） 60 H10型 随机常微分方程（随机分析方面） 60J60型 扩散过程 关键词：非线性混合效应模型；两阶段方法；房室模型；示踪实验；亮氨酸动力学；常微分方程；随机微分方程；Ornstein-Uhlenbeck工艺 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{M.Berglund}等人，《数学》。医学生物学。29，第4号，361--384（2012；Zbl 1402.92212） 全文： 内政部 arXiv公司