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Enregistrement W2955628871 · doi:10.1137/18m1201020

A Model for Megakaryopoiesis with State-Dependent Delay

2019· article· en· W2955628871 sur OpenAlexafffund
Boullu Loïs, Laurent Pujo-Menjouet

Notice bibliographique

RevueSIAM Journal on Applied Mathematics · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiquePlatelet Disorders and Treatments
Établissements canadiensYork UniversityUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesUniversité de LyonNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacsAgence Nationale de la Recherche
Mots-clésMathematicsDelay differential equationUniquenessTranscendental equationDifferential equationThrombopoietinPopulationLinearizationConstant (computer programming)Mathematical analysisSteady state (chemistry)Applied mathematicsStability (learning theory)Control theory (sociology)Nonlinear systemPhysicsChemistryComputer scienceHaematopoiesisBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We analyze the stability of a system of differential equations with a threshold-defined delay arising from a model for platelet production. We consider a maturity-structured population of megakaryocyte progenitors and an age-structured population of platelets, where the cytokine thrombopoietin (TPO) increases the maturation rate of progenitors. Using the quasi-steady-state approximation for TPO dynamics and the method of characteristics, partial differential equations are reduced to a system of two differential equations with a state-dependent delay accounting for the variable maturation rate. We start by introducing the model and proving the positivity and boundedness of the solutions. Then we use a change of variables to obtain an equivalent system of two differential equations with a constant delay, from which we prove existence and uniqueness of the solution. As linearization around the unique positive steady state yields a transcendental characteristic equation of third degree, we introduce the main result, a new framework for stability analysis on models with fixed delays. This framework is then used to describe the stability of the megakaryopoiesis with respect to its parameters. Finally, with parameters being obtained and estimated from data, we give an example in which oscillations appear when the death rate of progenitors is increased 10-fold.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,420
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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