In Vivo Dynamics of HIV-1 Infection With Impaired Antibody Immunity and Three General Infection Mechanisms
Notice bibliographique
Résumé
In this paper we investigate two generalized human immunodeficiency virus type-1 (HIV-1) dynamics models with impaired antibody immunity. The models include both latently and actively infected cells. Three infection mechanisms are incorporated into the models, viral infection mechanism (VIM), latent cellular infection mechanism (CIM) and active CIM. The three infection rates are provided by generic nonlinear functions. The second model includes three types of distributed time delays. We find that our models are biologically feasible. The global stability analysis of equilibria are performed and found the basic reproduction ratio (R0) as a threshold parameter. Using Lyapunov method we show that, the virus-free equilibrium is globally asymptotically stable when R0≤1 and the virus-persistence equilibrium is globally asymptotically stable when R0>1. Sensitivity analysis on R0 is studied. To support our theoretical results we provide some numerical simulations. We have demonstrated that R0 is influenced by all three of the infection types, and that if one of them were ignored, R0 would be underestimated. This might lead to inadequate medication effectiveness that aims to remove HIV-1 from the body. The effects of time delay and impaired antibody immunity on HIV-1 progression are examined. According to our research, lowered immunity is a significant factor in the infection's growth. Furthermore, time delays might drastically reduce R0, which would prevent HIV-1 from replicating. The information provided by our research in this work can improve our comprehension of HIV-1 dynamics within-host and provide guidance for the creation of novel pharmacological treatments.
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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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».