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2号站注册登录数学模型有助于更好地理解病毒间相互作用的动力学

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该框架发表在《微生物学前沿》(Frontiers in Microbiology)上,2号站已应用于流感病毒的传播数据,为预测微生物多样性的后果和优化疾病控制措施提供了一种新的工具。
 
估计微生物之间的适应度变异,即它们在特定条件下生存和繁殖的能力,可以预测它们在单个宿主中的感染轨迹和在宿主群体中的传播。
 
在两种病毒株中,哪一种能战胜宿主的免疫反应,或者通过药物和疫苗?在病毒动力学中,考虑到抗病毒药物耐药性的增加和其他进化变化,详细了解这种情况至关重要。
 
如今,这种理解通过数学模型得到了加强,但目前的大多数方法描述了有限的情景,侧重于竞争排斥,即一种病毒毒株总是胜过另一种,因为它具有更高的适合度。
 
来自研究所的生物过程数学模型研究组开发了一个数学框架,使扩展超越了这种限制。此外,基于生态学中广泛使用的Lotka-Volterra模型,研究人员提出了一个框架,该框架允许验证宿主中微生物菌株之间的频率依赖竞争导致传播的情况。
 
我们将这个框架应用到以前的研究中获得的数据集上,2号站代理在以前的研究中,他们估计了与雪貂中两种流感病毒毒株传播适应度差异相关的不同参数。”
 
Erida Gjini,该研究的第一作者,古尔本吉安研究所
 
“我们更进一步,通过考虑病毒之间更复杂的相互作用以及随机性在传播中的作用,我们表明,对于相同的数据集,我们的模型预测了菌株共存的情况,并揭示了更高的传播病毒载量,”这名研究者总结道。
 
这个框架的优势在于它的简单性和普遍性:该模型可以应用于微生物竞争的其他生态场景,同时允许探索来自两个菌株之间竞争动态的更多结果。
 
这项研究是在古尔本基安学院与里斯本大学理学院的生物统计学硕士项目合作进行的。

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