Modeling and estimation of kinetic parameters and replicative fitness of HIV-1 from flow-cytometry-based growth competition experiments

doi:10.1007/s11538-008-9323-4

.2008年8月；70(6):1749-71.

doi:10.1007/s11538-008-9323-4。 Epub 2008年7月22日。

基于流式细胞仪生长竞争实验的HIV-1动力学参数和复制适合度的建模与估计

苗宏宇¹, 卡莉·戴克斯, 丽莎·德米特, 詹姆斯·卡夫纳, 宋勇公园, 艾伦·S·佩雷尔森, 胡林武

附属公司

PMID： 18648886
预防性维修识别码：下午4065495
内政部： 2007年10月1日/11538-008-9323-4

基于流式细胞仪生长竞争实验的HIV-1动力学参数和复制适合度的建模与估计

苗宏宇等。公牛数学生物. 2008年8月.

.2008年8月；70(6):1749-71.

doi:10.1007/s11538-008-9323-4。 Epub 2008年7月22日。

作者

苗宏宇¹, 卡莉·戴克斯, 丽莎·M·德米特, 詹姆斯·卡夫纳, 宋勇公园, 艾伦·S·佩雷尔森, 胡林武

附属

¹罗切斯特大学医学和牙科学院生物统计学和计算生物学系，地址：601 Elmwood Avenue，Box 630，Rochester，NY，14642，USA。

PMID： 18648886
预防性维修识别码：项目经理4065495
内政部： 2007年10月1日/11538-008-9323-4

摘要

已开发出生长竞争分析来量化HIV-1突变体的相对适合度。在本文中，我们开发了数学模型来描述检测系统中病毒/细胞的动态相互作用，从中定义了竞争适应度指数或参数。在我们之前的HIV病毒适应度实验中，假设未感染目标细胞的浓度是恒定的（Wu等人，2006年）。但在一些实验中可能不是这样。此外，双重感染可能经常发生在病毒适应试验中，并且可能不容忽视。在这里，我们放松了这两个假设，并扩展了我们早期的病毒适应度模型（Wu等人，2006年）。由此产生的模型成为非线性常微分方程系统，其封闭形式的解决方案是不可能实现的。在新模型中，病毒相对适应度是时间的函数，因为它取决于目标细胞浓度。首先，我们研究了非线性常微分方程模型的结构可辨识性。可辨识性分析表明，所提出模型中的所有参数都可以从我们收集的基于流动细胞计量学的实验数据中识别出来。然后，我们使用一种全局优化方法（差分进化算法），根据实验数据，利用非线性最小二乘回归直接估计非线性ODE模型中的动力学参数和相对适应度指数。通过蒙特卡罗模拟研究了实际可识别性。

PubMed免责声明

数字

图1
实验数据和模型拟合结果（○复制1、□复制2和∆复制3）以及T型（固体），*T型_米*（虚线），*T型_w个*（虚线）和*T型_兆瓦*（虚线标记）。

图2
（a）对数相关适应度估计d日(t吨)突变病毒对野生型病毒和杂合病毒对野生病毒；（b）突变病毒对野生型病毒和杂合病毒对野生病毒的相对适合度RF估计。

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