Does the random nature of cell-virus interactions during in vitro infections affect TCID$_{50}$ measurements and parameter estimation by mathematical models?
Notice bibliographique
Résumé
Endpoint dilution (TCID50) assays cannot count the number of infectious virions (IVs), and instead are limited to counting the number of Specific INfections caused by the sample (SIN). The latter depends not only on whether virions are infectious, but also on the cells and the experimental conditions under which they interact. These interactions are random and controlled by parameters such as the rates at which IVs lose infectivity, enter cells, or fail to replicate following cell entry. Here, stochastic TCID50 assays are simulated to determine how the random number of infected wells relates to the parameters and the number of IVs in a sample. We introduce a new parameter estimation method based on the likelihood of observing a given TCID50 assay outcome given the model-predicted number of IVs in the sample. We then successively evaluate how parameter estimates are affected by the use of: 1) the new likelihood function vs the typical assumption of Gaussian-distributed measurement errors; 2) IV vs SIN units to express virus in the model; and 3) a stochastic vs an ODE model to simulate the course of a virus infection. Unlike previous methods, the new likelihood correctly handles measurements beyond the detection limits, and results in non-Gaussian distributions. Expressing virus using IV units makes it possible to impose physical constraints (e.g. one IV cannot infect more than one cell), and yields more biologically useful parameters (e.g. mutation emergence likelihood depends on the number of IVs, not SIN, produced). Using a stochastic rather than an ODE model we show that the variability observed between replicate in vitro virus infections is consistent with the level of stochasticity introduced by the TCID50 assay, which can be reduced through better assay design. The framework introduced herein offers several important improvements over current methods and should be widely adopted.
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.
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 | 0,009 | 0,053 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 ».