In Vivo HIV Dynamics, Modeling the Interaction of HIV and Immune System via Non-Integer Derivatives
Notice bibliographique
Résumé
The economic burden of HIV extends beyond the individual level and affects communities and countries. HIV can lead to decreased economic growth due to lost productivity and increased healthcare costs. In some countries, the HIV epidemic has led to a reduction in life expectancy, which can impact the overall quality of life and economic prosperity. Therefore, it is significant to investigate the intricate dynamics of this viral infection to know how the virus interacts with the immune system. In the current research, we will formulate the dynamics of HIV infection in the host body to conceptualize the interaction of T-cells and the immune system. The recommended model of HIV infection is presented with the help of fractional calculus for more precious outcomes. We introduce numerical methods to demonstrate how the input parameters affect the output of the system. The dynamical behavior and chaotic nature of the system are visualized with the variation of different input factors. The system’s tracking path has been numerically depicted and the impact of the viruses on T-cells has been demonstrated. In addition to this, the key factors of the system has been predicted through numerical findings. Our results predict that the strong non-linearity of the system is responsible for the chaos and oscillation, which are so closely related. The chaotic parameters of the system are highlighted and are recommended for the control of the chaos of the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».