설치 된 Specialist 분석 확장
실습 예제 관찰 된 노출 메트릭스와 함께 theophylline 농도 플로트를 확장
Pharmacometrics PK/PD 디자인 Specialist을 사용하여 농도 시간 데이터를 확인하고 프로파일을 그리며 노출 메트릭을 계산합니다. 전달 가능한 것은 12 서브젝트 테이블, 농도 플롯, runnable R 스크립트 및 방법 보고서입니다. 이 예제는 공공 연구 데이터를 설명합니다; 치료 또는 투약을 권장하지 않습니다.
입력은 R의 공개 Theoph 데이터셋: 12개의 주제에서 132 관측입니다. 시간은 시간, mg/L에 있는 농도, kg에 있는 무게 및 mg/kg에 있는 복용량에서 입니다. 계산은 기본 R, 추가 패키지 또는 데이터베이스 자격 없이 사용.
1. Specialist 설치 및 선택
- Settings → Specialists → Browse Marketplace을 엽니다. Pharmacometrics PK/PD 디자인 Specialist 찾기, 그것의 기능을 검사, 그것을 설치. 이 예제는 Open-Science 0.30.1의 패키지 1.0.0을 사용합니다.
- Settings → Runtimes에서 R이 Ready이고 활성화된다는 것을 확인합니다. 기록 된 실행은 R 4.4.3을 사용했습니다.
- 연구 프로젝트에 새로운 대화를 엽니다. 유효한 모형을, 그 후에 Agent controls → Specialist → pharmacometrics-pkpd-designer 선택하십시오. 기록된 실행은 Codex 구독 / gpt-5.6-sol을 사용했습니다.
- 각 분석 메시지의 시작에서
/pkpd을 입력한 다음 제안에서 pkpd 모델를 선택하십시오. 프롬프트를 지나기 전에 Skill 칩이 됩니다.
혼자 의지를 선택하면 Unknown skill이 버전에 반환됩니다. Skill을 선택하여 정품 로더를 활성화합니다. 이 단계는 기록된 윤곽을 위해 요구됩니다; 이 예제는 모든 Specialist-bound Skills의 자동 로딩을 설정하지 않습니다.
2. 데이터를 확인하고 농도 곡선을 그리십시오.
선택된 Skill로, 보내:
Use the public R dataset datasets::Theoph in the enabled R Notebook.
Use base R only. Check rows, subjects, observations per subject,
missing values, duplicate subject-time records and the documented units.
Keep all observed time-zero concentrations unchanged.
Save theoph-input.csv, theoph-concentration-time.png and theoph-data-check.md.
Plot all 12 subjects with labelled axes and a legend.
Execute the code, reopen the saved files and report the actual checks.
Stop after this descriptive baseline. Do not calculate NCA metrics yet.
Do not install packages or delegate. Keep everything in English.
**Run R code?**이 표시될 때 코드를 검사하고 계산을 승인합니다. 실행 출력을 볼 Notebook을 엽니다. 기록된 입력에는 132 행, 12 주제 및 11 주제별 관측가, 누락된 값 또는 중복된 제목 시간 기록이 없습니다.
생성 된 CSV 및 플로트를 엽니 다. 주제 1, 7 및 10는 시간 0에 비소 농도가 있습니다; 이것들은 유지됩니다. dataset의 주제 요인은 최대 농도에 의해 주문됩니다, 그래서 그것의 표시된 순서는 숫자가 아닙니다.
CSV 미리 보기에는 처음 100개 행이 표시됩니다. 저장된 입력 파일에는 132개 관측값이 모두 포함되어 있습니다.
3. 노출 메트릭 추가
공식 Skill's NCA 참조을 다운로드하고 + → Attach files을 통해 추가하십시오. 설치된 패키지에서 변경되지 않은 참조입니다. 기록된 윤곽에서, Notebook는 대화 부착을 읽을 수 있었습니다 그러나 Skill 임명 디렉토리 안쪽에 참고를 읽을 수 있었습니다.
동일한 대화에서 /pkpd-modeling을 다시 선택하면 다음을 보내주십시오.
Read the attached nca-conventions.md from the official Skill package.
Extend the baseline using the same theoph-input.csv and base R Notebook.
For each subject calculate observed Cmax (mg/L), earliest observed Tmax (h),
linear-trapezoidal AUC from time zero to the last observation (mg*h/L),
and the actual last-observation time (h).
Retain all observed time-zero values. Preserve the input hash.
Save theoph-nca-summary.csv, theoph-nca.R and theoph-nca-report.md.
The standalone script must read the CSV. Execute it, reread all 12 rows,
and compare its results with a separate Notebook calculation.
Explain the method, units, differing observation windows and limitations.
Register the three saved outputs as project files.
Do not estimate AUC to infinity, half-life, clearance or dosing advice.
Do not install packages, change permissions or delegate. Use English.
파일을 읽고 R 계산을 검사한 후 제거하십시오. 지원 파일이 누락되면, 계속하기 전에 실제 파일을 첨부합니다. Skill로드 또는 Notebook의 오류가 완료 된 분석이 아닙니다.
4. 결과보기 및 확인
생성된 파일에서 theoph-nca-summary.csv을 엽니다. 12개의 주제 각각을 위한 행이 있어야 합니다. 단위와 마지막 보존 시간 및 메트릭 값 확인.
| 이름 * | Cmax (mg/L)를 | Tmax (시간) | AUC0-마지막 (mg·h/L) | 마지막 관측 (h) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 10.5 | 1.12 | 148.92305 | 24.37 |
| 2 | 8.33 | 1.92 | 91.52680 | 24.30 |
함께 theoph-nca-report.md 및 theoph-nca.R을 엽니 다. 이 보고서는 실행된 스크립트와 일치해야 합니다: 각 주제의 관측을 시간별로 정렬하고, 관찰된 최대 및 그 가장 이른 시간을 가지고, 그 다음에 인접한 관측에 (C1 + C2) × (t2 - t1) / 2을 요약합니다. 위의 첫번째 2개의 줄은 빠른 비교를 제공합니다; rerun를 받아들이기 전에 모든 12의 줄을 검사하십시오.
이 관찰된 미터입니다. 마지막 표본 추출 시간은 주제와 다릅니다, 선형 사다리꼴 규칙은 명시적인 대략입니다. 결과는 인피니티에 노출을 설정하지 않습니다, 장착 된 pharmacokinetic 모델 또는 측정 uncertainty.
기록 된 요약 CSV, R 스크립트 및 방법 보고서 다운로드. 앱 밖에 다시 실행할 때 입력 및 스크립트를 유지하십시오.