A delay model for persistent viral infections in replicating cells
A delay model for persistent viral infections in replicating cells
复制标题
复制细胞中持续病毒感染的延迟模型
DOI：
10.1007/s00285-021-01612-3
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发表时间：
2021
影响因子：
1.9
通讯作者：
Wolkowicz, Gail S.
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Gulbudak, Hayriye;Salceanu, Paul L.;Wolkowicz, Gail S.
持续感染的病毒在感染的细胞内停留很长一段时间而不杀死细胞，并且可以通过出芽病毒颗粒或在分裂后传递到子细胞进行繁殖。受感染细胞群体的长寿能力以及通过细胞分裂复制病毒后代的能力可能对于病毒的生存至关重要，例如HIV潜伏储存库、肿瘤溶瘤病毒疗法和微生物宿主中的非毒性噬菌体。我们考虑一个模型，在一个复制的细胞群体中的持续病毒感染的时间延迟在蚀阶段之前，受感染的细胞复制形式。我们得到的再生数提供了系统平衡点的存在性和稳定性的判据，并提供了说明跨临界（向后和向前），鞍结和Hopf分支的分支图，并提供了同宿分支和Bogdanov-Takens分支的证据。我们研究的可能性长期生存的感染（代表慢性感染细胞和游离病毒）的细胞群体中使用的数学概念的鲁棒一致持久性。利用数值延拓软件对噬菌体-微生物系统的参数值进行估计，得到了两个参数分岔图，它们将参数空间划分为具有不同动力学结果的区域。因此，我们研究如何改变不同的参数，包括在日食阶段花费的时间，可以影响病毒是否存活。
Persistently infecting viruses remain within infected cells for a prolonged period of time without killing the cells and can reproduce via budding virus particles or passing on to daughter cells after division. The ability for populations of infected cells to be long-lived and replicate viral progeny through cell division may be critical for virus survival in examples such as HIV latent reservoirs, tumor oncolytic virotherapy, and non-virulent phages in microbial hosts. We consider a model for persistent viral infection within a replicating cell population with time delay in the eclipse stage prior to infected cell replicative form. We obtain reproduction numbers that provide criteria for the existence and stability of the equilibria of the system and provide bifurcation diagrams illustratingtranscritical (backward and forward), saddle-node, and Hopfbifurcations, and provide evidence ofhomoclinic bifurcationsand aBogdanov–Takens bifurcation. We investigate the possibility of long term survival of the infection (represented by chronically infected cells and free virus) in the cell population by using the mathematical concept ofrobust uniform persistence. Using numerical continuation software with parameter values estimated from phage-microbe systems, we obtain two parameter bifurcation diagrams that divide parameter space into regions with different dynamical outcomes. We thus investigate how varying different parameters, including how the time spent in the eclipse phase, can influence whether or not the virus survives.
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