Modeling and dynamics of <i>Brucella</i> infection with macrophage apoptosis inhibition and immune recovery
Notice bibliographique
Résumé
Brucella is a facultative intracellular bacterium being responsible for brucellosis, a zoonotic disease characterized by chronicity and frequent relapse. To identify the key factors governing the clearance or persistence of Brucella infection within the host, a mathematical model is developed that incorporates bacterial virulence, macrophage apoptosis, necrosis and immune recovery mechanisms. A deterministic system and its stochastic counterpart are derived to capture the infection dynamics under both deterministic and fluctuating immune responses. The deterministic system admits very rich dynamics and undergoes forward, backward, pitchfork, Hopf and codimension-2 Bogdanov–Takens bifurcations, which reflect the intricate transitions between infection clearance and persistence. The stochastic model has a unique global positive solution, exhibits persistence and possesses a unique ergodic stationary distribution, emphasizing the critical role of intrinsic immune noise. Numerical results indicate that the infection and apoptosis rates determine clearance thresholds, while immune recovery and necrosis regulate the severity and stability of infection. Furthermore, immune recovery of infected macrophages may amplify oscillatory dynamics, while stochastic perturbations can sustain persistent infection even when the basic reproduction number falls below unity. The key findings underscore the interplay between immune regulation and intracellular persistence, and offer insight into the mechanisms driving chronic Brucella infection.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».