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Enregistrement W2883925126 · doi:10.3934/dcdsb.2018259

Oscillations and asymptotic convergence for a delay differential equation modeling platelet production

2018· article· en· W2883925126 sur OpenAlexaff
Boullu Loïs, Mostafa Adimy, Fabien Crauste, Laurent Pujo-Menjouet

Notice bibliographique

RevueDiscrete and Continuous Dynamical Systems - B · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésConvergence (economics)Delay differential equationNonlinear systemMathematicsDifferential equationSteady state (chemistry)Partial differential equationMathematical analysisFirst-order partial differential equationApplied mathematicsControl theory (sociology)PhysicsChemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze the existence of oscillating solutions and the asymptotic convergence for a nonlinear delay differential equation arising from the modeling of platelet production. We consider four different cell compartments corresponding to different cell maturity levels: stem cells, megakaryocytic progenitors, megakaryocytes, and platelets compartments, and the quantity of circulating thrombopoietin (TPO), a platelet regulation cytokine.Our initial model consists in a nonlinear age-structured partial differential equation system, where each equation describes the dynamics of a single compartment. This system is reduced to a single nonlinear delay differential equation describing the dynamics of the platelet population, in which the delay accounts for a differentiation time.After introducing the model, we prove the existence of a unique steady state for the delay differential equation. Then we determine necessary and sufficient conditions for the existence of oscillating solutions. Next we set up conditions to get local asymptotic stability and asymptotic convergence of this steady state. Finally we present a short analysis of the influence of the conditions at t < 0 on the proof for asymptotic convergence.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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