Mathematical modelling of in vitro replication dynamics for multiple highly pathogenic avian influenza clade 2.3.4.4 viruses in chicken and duck cells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The introduction and subsequent detection of highly pathogenic avian influenza (HPAI) in poultry is influenced by the virus replication fitness, transmission fitness, and virulence in poultry. These viral fitness parameters are important for implementing surveillance and control measures for poultry. This study investigates the potential application of an avian in vitro model using primary chicken embryo (CEF) and duck embryo fibroblasts (DEF) to identify the viral fitness for a reference panel of eight dominant HPAI clade 2.3.4.4 virus genotypes: four H5N1 viruses isolated between 2021 and 2024, as well as three H5N8 and one H5N6 virus isolated between 2014 and 2020. Infectious virus titre and cytopathogenicity were measured in the primary cell cultures over time and these data were analysed using a mathematical model which delineates cell populations into susceptible, latent, infectious, and dead compartments. In addition to obtaining “traditional” virological parameters such as peak virus replication and the time to 50% cell death, eight new parameters, key among those, the infecting time ( t inf ), generation time ( t gen ) and basic reproduction number (R 0 ), were estimated using the mathematical model. Collectively, these parameters contribute to virus characterization, enhancing the resolution for comparing genetically similar viruses. This approach can allow for the evaluation of virus virulence, replication fitness, and, ideally, transmissibility fitness across different hosts. This study underscores the potential of integrating avian in vitro models with mathematical modeling and builds towards rapid risk assessments of novel HPAI viruses.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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 ».