Impact of delay on HIV-1 dynamics of fighting a virus withanother virus
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we propose a mathematical model for HIV-1 infection with intracellular delay. The model examines a viral-therapy for controlling infections through recombining HIV-1 virus with a genetically modified virus. For this model, the basic reproduction number R0 are identified and its threshold properties are discussed. When R0<1, the infection-free equilibrium E0 is globally asymptotically stable. When R0>1, E0 becomes unstable and there occurs the single-infection equilibrium Es, and E0 and Es exchange their stability at the transcritical point R0=1. If 1<R0<R1, where R1 is a positive constant explicitly depending on the model parameters, Es is globally asymptotically stable, while when R0>R1, Es loses its stability to the double-infection equilibrium Ed. There exist a constant R2 such that Ed is asymptotically stable if R1<R0<R2, and Es and Ed exchange their stability at the transcritical point R0=R1. We use one numerical example to determine the largest range of R0 for the local stability of Ed and existence of Hopf bifurcation. Some simulations are performed to support the theoretical results. These results show that the delay plays an important role in determining the dynamic behaviour of the system. In the normal range of values, the delay may change the dynamic behaviour quantitatively, such as greatly reducing the amplitudes of oscillations, or even qualitatively changes the dynamical behaviour such as revoking oscillating solutions to equilibrium solutions. This suggests that the delay is a very important fact which should not be missed in HIV-1 modelling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».