Dynamic analysis of a latent HIV infection model with CTL immune and antibody responses
Notice bibliographique
Résumé
This paper develops a mathematical model to investigate the Human Immunodeficiency Virus (HIV) infection dynamics. The model includes two transmission modes (cell-to-cell and cell-free), two adaptive immune responses (cytotoxic T-lymphocyte (CTL) and antibody), a saturated CTL immune response, and latent HIV infection. The existence and local stability of equilibria are fully characterized by four reproduction numbers. Through sensitivity analyses, we assess the partial rank correlation coefficients of these reproduction numbers and identify that the infection rate via cell-to-cell transmission, the number of new viruses produced by each infected cell during its life cycle, the clearance rate of free virions, and immune parameters have the greatest impact on the reproduction numbers. Additionally, we compare the effects of immune stimulation and cell-to-cell spread on the model’s dynamics. The findings highlight the significance of adaptive immune responses in increasing the population of uninfected cells and reducing the numbers of latent cells, infected cells, and viruses. Furthermore, cell-to-cell transmission is identified as a facilitator of HIV transmission. The analytical and numerical results presented in this study contribute to a better understanding of HIV dynamics and can potentially aid in improving HIV management strategies.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 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 ».