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Enregistrement W3028431669 · doi:10.2140/memocs.2020.8.101

Genotype-dependent virus distribution and competition of virus strains

2020· article· en· W3028431669 sur OpenAlexfundno aff
Nikolai Bessonov, Gennady Bocharov, Cristina Leon, В. А. Попов, Vitaly Volpert

Notice bibliographique

RevueMathematics and Mechanics of Complex Systems · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueEvolution and Genetic Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCollege of Engineering, Michigan State UniversityUniversity of North Carolina at Chapel HillUniversität Duisburg-EssenMichigan State UniversityRUDN UniversityRussian Science FoundationAkademie Věd České RepublikyBilkent ÜniversitesiFreie Universität BerlinUniversità degli Studi dell'AquilaCentre National de la Recherche ScientifiqueUniversität zu KölnVanderbilt UniversityUniversità degli Studi di PaviaUniversité de LyonUniversität WienMcGill UniversityUniversidad Rey Juan CarlosLouisiana State UniversityOtto von Guericke University MagdeburgUniversity of PittsburghIndian National Science AcademyCarnegie Mellon UniversityWayne State University
Mots-clésImmune systemVirusBiologyGenotypeCompetition (biology)VirologyStrain (injury)GeneticsGeneEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Virus density distribution as a function of genotype considered as a continuous variable and of time is studied with a nonlocal reaction-diffusion equation taking into account virus competition for the host cells and its elimination by the immune response and by the genotype-dependent mortality.The existence of virus strains, that is, of positive stable stationary solutions decaying at infinity, is determined by the admissible intervals in the genotype space where the genotype-dependent mortality is less than the virus reproduction rate, and by the immune response under some appropriate assumptions on the immune response function characterizing virus elimination by immune cells.The competition of virus strains is studied, first, without immune response and then with the immune response.In the absence of immune response, the strain dynamics is different in a short time scale where they converge to some intermediate slowly evolving solutions depending on the initial conditions, and in a long time scale where their distribution converges to a stationary solution.Immune response can essentially influence the strain dynamics either stabilizing them or eliminating one of the strains.An antiviral treatment can also influence the competition of virus strains, and it can lead to the emergence of resistant strains, which were absent before the treatment because of the competition with susceptible strains.

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)0,005
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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