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Enregistrement W4379056486 · doi:10.1016/j.rico.2023.100240

Understanding the role of CD8-cell response in HIV control through dynamical analysis

2023· article· en· W4379056486 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueResults in Control and Optimization · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensInstitute of Health Economics
Organismes subventionnairesInstitute of Health Economics
Mots-clésImmune systemBasic reproduction numberCD8Lyapunov functionEquilibrium pointBiologyDiseaseCytotoxic T cellHuman immunodeficiency virus (HIV)ImmunologyComputer scienceMathematicsPhysicsIn vitroMedicineGeneticsPopulationEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In a world of raging epidemic spreads, HIV has a major impact on the health of the global public. Immune system cells play a major role in defending the body from the impact of the virus. HIV’s major effect is on CD4+ cells (or T cells) and CD8+ cells (or Z cells). The activation of CD8 cells has a major impact as it helps in fighting against this virus. Therefore, this paper focuses on the development of a novel mathematical model incorporating the immune cells(T and Z cells) and studies the dynamics of the model. The study of the dynamics of HIV-immune cells and the CD8 cell response can provide a rational selection of strategies for treatment and cure based on CD8 cells. A critical threshold (basic reproduction number) ρ0 is obtained along with the existence of disease-free equilibrium, and endemic equilibrium without and with the immune response for the model. Further, a Lyapunov function is constructed using the graph-theoretic approach to establish the global dynamics for endemic equilibrium(with and without immune response) point and matrix theoretic method for disease-free equilibrium. Local sensitivity analysis for ρ0 and E2 has also been carried out to recognize the sensitive parameters which may help in controlling the disease. The numerical discussion is carried out to validate our theoretical results. Sensitivity analysis has also been carried out for basic reproduction number and endemic equilibrium point with the immune response to recognize the sensitive parameters which may help in controlling the disease. Finally, the impact of the immune response of activated cells directly helping in suppressing the viral replication is shown by uncertainty analysis using PRCC. We were motivated to develop the novel model of HIV with immune response and study the dynamics of the model in the presence of CD8 cells as activated CD8-cells based immune response treatments can help control the disease at a mild stage itself due to its cytotoxic potential.

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.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,912
Score d'incertitude au seuil0,214

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,255 · 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