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宿主内病毒感染的基本随机模型。

Basic stochastic models for viral infection within a host.

机构信息

Texas Tech University, Department of Mathematics and Statistics, Lubbock, Texas 79409-1042, United States.

出版信息

Math Biosci Eng. 2012 Oct;9(4):915-35. doi: 10.3934/mbe.2012.9.915.

DOI:10.3934/mbe.2012.9.915
PMID:23311428
Abstract

Stochastic differential equation (SDE) models are formulated for intra-host virus-cell dynamics during the early stages of viral infection, prior to activation of the immune system. The SDE models incorporate more realism into the mechanisms for viral entry and release than ordinary differential equation (ODE) models and show distinct differences from the ODE models. The variability in the SDE models depends on the concentration, with much greater variability for small concentrations than large concentrations. In addition, the SDE models show significant variability in the timing of the viral peak. The viral peak is earlier for viruses that are released from infected cells via bursting rather than via budding from the cell membrane.

摘要

在病毒感染的早期阶段,即在免疫系统被激活之前,建立了描述病毒-细胞在宿主内动力学的随机微分方程(SDE)模型。与常微分方程(ODE)模型相比,SDE 模型将更多的现实机制纳入了病毒进入和释放机制中,并且与 ODE 模型有明显的区别。SDE 模型的可变性取决于浓度,小浓度的可变性比大浓度的可变性大得多。此外,SDE 模型在病毒峰值的时间上显示出显著的可变性。通过爆发而不是通过细胞膜出芽从受感染细胞释放的病毒,其病毒峰值出现得更早。

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