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Karin Sasaki；邓加·布鲁德；埃斯特班·埃尔南德斯·瓦尔加斯。

拓扑数据分析，以模拟共同感染期间免疫反应的形状。 （英语） Zbl 1453.92080号

Commun公司。非线性科学。数字。模拟。 85，文章ID 105228，16 p.（2020）.
摘要：多种病原体的联合感染在健康、流行病学和进化的许多方面具有重要意义。然而，当两种感染同时发生时，如何解开免疫反应的非线性动力学，在很大程度上尚未探索。使用小鼠流感-肺炎双球菌联合感染期间的免疫反应数据集，我们在这里使用拓扑数据分析来简化和可视化高维数据集。
我们确定了三种感染场景中数据的简单复合体的持久形状：单一病毒感染、单一细菌感染和共同感染。发现每种感染情况下的免疫反应都是不同的，我们发现共同感染期间的免疫反应有三个阶段和两个过渡点。在第一阶段，其动力学是从其对原发性（病毒）感染的反应中遗传而来的。免疫反应发生早期变化（共同感染后数小时），然后调节其反应以对抗继发性（细菌）感染。在共同感染后18至26小时内，免疫反应的性质再次发生变化，不再类似于单一感染情况。

引用于1文件

MSC公司：

92立方 病理学、病理生理学
62页第10页 统计学在生物学和医学中的应用；元分析
62R40型 拓扑数据分析

关键词：

拓扑数据分析；免疫系统动力学；流感感染；复杂数据分析

软件：

Scikit公司；开普勒映射器
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛K.Sasaki｝等人，Commun。非线性科学。数字。模拟。85，文章ID 105228，16 p.（2020；Zbl 1453.92080）
全文： 内政部 链接

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