1. 总体介绍#

你好！无论你是 Maspectra 的新用户还是老朋友，欢迎使用我们的软件，并阅读本用户文档。下面，我们简单介绍一下 Maspectra 软件。

1.1. 什么是 Maspectra？#

功能强大#

整合定量药理学的建模与模拟各类工具，从数据准备至完成分析报告，基于一个平台操作，为模型引导的药物开发（MIDD）提供一体化解决方案，极大地提高了工作效率 (图 1.1)。

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图 1.1 Maspectra -- MIDD 一站式工作平台#

操作方式#

软件具有两种操作方式，一是点击菜单，二是书写代码。前者适用于一般用户，易于上手，便于教学；后者适用于专业分析人员，灵活强大，便于他人核对，并且符合新药注册要求。代码由 Python 书写，用户可自行引入海量的第三方免费工具，以满足个性化需求。

代码友好#

内置各类数据的模型案例，允许用户仿例输入，并提供 AI 实时帮助，使不懂 Python 者，也能方便应用。丰富的示例集，可供用户参考。

注意

Maspectra 在持续开发和更新中，如有任何技术问题和个性化要求，可通过邮件、微信公众号、官网、微信群等途径，向开发团队反馈。

1.2. Maspectra 的功能与应用#

Maspectra 可用于

  • PK: 涵盖各类 PK 建模或分析方法，包括非房室分析 (NCA)，线性 PK 判断，房室模型 (CA)，及群体药动学 (PopPK) 建模与模拟等功能，后续还将推出生理药动学模型 (PBPK)。

  • PD: 分析剂量-效应关系，时间-效应关系和浓度-效应关系

    • 连续效应模型: 如 Emax 模型，CQT 模型，TGI 模型等。

    • 分类效应模型: 如 logistic 模型，Bliss 模型等。

    • 时间效应模型: 如 TTE 模型。

  • PK/PD: 通过序贯或同步法实现建模

    • 直接效应模型

    • 延迟效应模型

    • 间接效应模型

    • 结合效应模型

    • 转导效应模型

    • QSP 模型: 研发中, 后续推出

  • BE: PK 生物等效性

    • 两交叉设计

    • 三交叉设计

    • 四交叉设计

    • 重复三交叉设计

    • 重复四交叉设计

    • 平行设计

  • 统计分析: 涵盖各种数据类型、单因素和多因素的统计分析方法

    • 连续效应变量: 成组 t 检验，方差分析，协方差分析等。

    • 分类效应变量: 卡方检验，logistic 回归等。

    • 时间效应变量: log-rank 检验，Cox 回归等。

    • 回归分析: 多元线性回归等。

  • 作图: 支持但不限于

    • 点线图

    • 箱式图

    • 直方图

    • 复合图

如果你想获取关于安装与激活软件等帮助，可参考：安装、注册与激活。

如果你想快速上手本软件，可参考：开始使用 Maspectra。