Quantifying mechanistic traits of influenza viral dynamics using in vitro data
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
When analysing in vitro data, growth kinetics of influenza virus strains are often compared by computing their growth rates, which are sometimes used as proxies for fitness. However, analogous to mathematical models for epidemics, the growth rate can be defined as a function of mechanistic traits: the basic reproduction number (the average number of cells each infected cell infects) and the mean generation time (the average length of a replication cycle). Fitting a model to previously published and newly generated data from experiments in human lung cells, we compared estimates of growth rate, reproduction number and generation time for six influenza A strains. Of four strains in previously published data, A/Canada/RV733/2003 (seasonal H1N1) had the lowest basic reproduction number, followed by A/Mexico/INDRE4487/2009 (pandemic H1N1), then A/Indonesia/05/2005 (spill-over H5N1) and A/Anhui/1/2013 (spill-over H7N9). This ordering of strains was preserved for both generation time and growth rate, suggesting a positive biological correlation between these quantities which have not been previously observed. We further investigated these potential correlations using data from reassortant viruses with different internal proteins (from A/England/195/2009 (pandemic H1N1) and A/Turkey/05/2005 (H5N1)), and the same surface proteins (from A/Puerto Rico/8/34 (lab-adapted H1N1)). Similar correlations between traits were observed for these viruses, confirming our initial findings and suggesting that these patterns were related to the degree of human adaptation of internal genes. Also, the model predicted that strains with a smaller basic reproduction number, shorter generation time and slower growth rate underwent more replication cycles by the time of peak viral load, potentially accumulating mutations more quickly. These results illustrate the utility of mathematical models in inferring traits driving observed differences in in vitro growth of influenza strains.
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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 | 0,009 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle