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Enregistrement W4409440983 · doi:10.28924/2291-8639-23-2025-88

Global Properties of Secondary DENV Infection Models with Pre-Existing CTL Immunity and Discrete/Distributed Delays

2025· article· en· W4409440983 sur OpenAlexvenueno aff
R. O. Aldubiban, A. M. Ełaiw, E. A. Almohaimeed, Aatef Hobiny

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Analysis and Applications · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMathematical and Theoretical Epidemiology and Ecology Models
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMathematicsCTL*ImmunityBiologyImmunologyImmune system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dengue, caused by the dengue virus (DENV), is a serious vector-borne disease mainly prevalent in tropical areas. In certain cases, it can lead to death, especially when a person is infected a second time, resulting in a secondary infection. This research begins by presenting an in-host model for secondary DENV infection under the effect of two types of cytotoxic T lymphocytes (CTLs), non-specific and strain-specific CTLs. The first model is incorporating two distinct discrete-time delays. Additionally, the model is refined by integrating two forms of distributed time delays to provide a more realistic representation of secondary DENV infection dynamics. The main objective is to examine the dynamic behavior of both models, including the non-negativity and boundedness of solutions. A qualitative stability analysis is conducted for their steady states, revealing that the uninfected steady state in both models remains globally asymptotically stable when the basic reproduction number (R0) is below one but becomes unstable when R0 exceeds this threshold. Additionally, an infected steady state emerges and is globally asymptotically stable when R0 is greater than one. The stability conditions for the two steady states are determined using the Lyapunov method. To confirm the qualitative results, comprehensive numerical simulations are conducted, offering valuable biological insights. To assess the influence of specific parameters, we conduct a sensitivity analysis on the model. The results indicate that the infection rate and viral production rate significantly impact the sensitivity of R0, ultimately affecting the dynamics of DENV. These insights could contribute to the development of antiviral treatments aimed at inhibiting viral entry and replication. Furthermore, the study explores the impact of time delays on DENV infection dynamics, highlighting that prolonged delays can mimic the effects of antiviral treatments. A sufficiently long delay slows down the virus’s progression, aiding in its control and eventual eradication. These findings suggest potential strategies for developing new treatments that could extend the viral replication or maturation.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,018

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,316
Écart entre enseignants0,297 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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