Role of the host genetic variability in the influenza-A virus susceptibility; a review
流感感染的后果是由一组复杂的宿主-病原体相互作用决定的，其中病毒和宿主双方的基因组变异性影响最终结果。虽然存在大量描述流感病毒变异性的文献，但只有非常小的一部分涉及宿主变异性的问题。本综述的目的是探讨宿主基因的变异性，负责宿主-病原体相互作用，特别注意的基因负责的存在下，唾液酸化聚糖在宿主内皮细胞膜，粘液，病毒免疫逃逸机制所使用的基因，和基因特别是疫苗接种后表达，因为它们更有可能有一个直接的影响感染的结果。
2014-09-06 q-bio.GN q-bio.PE
An analysis of the interaction between influenza and respiratory syncytial virus based on acute respiratory infection records
假设流感和呼吸道合胞病毒（RSV）是急性呼吸道感染（ARI）的两个主要原因，本文采用标准的双病原体流行病模型作为回归变量，以年度为基础，用接触率和数学模型的初始条件解释ARI高发季节的数据。基本原理是ARI旺季是噪声系统的瞬态状态，例如，由于湿度、温度、病毒突变和人类行为等变量的波动，该系统每年都会偏离平衡状态。使用替换数的值作为与适应性相关的表型性状，我们提供了流感和RSV通过重叠感染在整个ARI高发季节共存的证据。
2013-11-30 q-bio.PE stat.AP
Integrating influenza antigenic dynamics with molecular evolution
流感病毒经历持续的抗原进化，使突变病毒逃避宿主对先前病毒株获得的免疫。抗原表型通常通过使用血凝抑制（HI）测定成对测量流感毒株之间的交叉反应性来评估。在这里，我们扩展了以前的方法，抗原制图，并同时表征抗原和遗传进化的抗原表型的扩散超过一个共享的病毒同源性建模。使用来自流感谱系A/H3N2，A/H1N1，B/Victoria和B/Yamagata的HI数据，我们确定了病毒谱系之间的抗原漂移模式，表明A/H3N2比其他流感谱系进化得更快，并且以更间断的方式进化。我们还表明，逐年抗原漂移似乎驱动每个流感谱系内的发病模式。这项工作使得有可能在调查流感和其他抗原可变病原体的动态提供了一个模型，密切结合分子和抗原进化的实质性未来的进展。
2013-12-20 q-bio.PE q-bio.QM stat.AP
The Energetic Cost of Building a Virus
病毒不能自主产生能量。尽管许多实验研究表明病毒是劫持宿主分子资源的寄生实体，但对病毒合成的能量成本的详细估计在很大程度上缺乏。为了量化病毒对其宿主的能量消耗，我们列举了两种非常不同但具有代表性的DNA和RNA病毒（即T4和流感病毒）的能量消耗。我们发现，对于这些病毒，病毒蛋白的翻译是能量最昂贵的过程。有趣的是，构建T4噬菌体和构建单一流感病毒的成本几乎相同。然而，由于流感病毒的爆发规模更大，T4噬菌体感染的总成本仅为流感病毒感染成本的2-3%。这些感染的成本相对于其宿主在感染期间的估计能量预算显示，T4感染消耗其宿主能量预算的约三分之一，而流感感染仅消耗1%。基于我们对T4的估计，我们展示了双链DNA病毒的能量成本如何随病毒大小而变化，揭示了构建病毒的主要成本可以在临界病毒大小以上从翻译切换到基因组复制。最后，使用我们对病毒能量成本的预测，我们提供了在能量限制的条件下，作用于病毒基因组中新纳入的遗传元件的选择和遗传漂变的强度的估计。
2017-01-05 physics.bio-ph q-bio.PE q-bio.SC
Multi-lineage evolution in viral populations driven by host immune systems
病毒在宿主免疫系统的背景下进化，宿主免疫系统施加选择压力并驱动病毒进化轨迹。这种相互作用导致抗原空间的不同进化模式。在自然界中观察到的例子包括甲型流感的有效一维逃逸特征和乙型流感中谱系的长期共存。在这里，我们使用一个进化模型的病毒在存在的免疫宿主系统与有限的记忆来描绘这些模式在二维抗原空间的参数制度。我们发现，对于小的有效突变率和突变跳跃范围，单一谱系是唯一稳定的解决方案。大的有效突变率与抗原空间中的大突变跳跃相结合，导致在延长的进化时期内多个稳定共存的谱系。这些结果结合从数据中观察到的约束参数制度的适应病毒，包括流感。
2019-06-18 q-bio.PE
A mathematical model about human infections of H7N9 influenza in China with the intervention of live poultry markets closing
本文建立了一个确定性微分方程模型，该模型描述了H7N9病毒在活禽市场（LPMs）中通过禽-人接触从活禽传播给人的过程。病毒在活禽中的传播虽然会发生，但很难被发现（因为受感染的活禽似乎没有症状），也被纳入模型。根据LPM的关闭信息，可以估计人与活禽之间的时间依赖性接触率。从LPM收盘消息的数据，接触率函数可以很容易地估计。该模型可以作为公共卫生当局评估LPM关闭效果的合理依据，以及根据简单的修改进行其他干预。在没有日常案例数据的情况下，我还提供了一些基本参数的建议，这些参数将成为未来模拟的有用适应度参数集。
2014-09-19 q-bio.PE
Pediatric hospitalizations associated with respiratory syncytial virus (RSV) and influenza, and the frequency of asthma as a secondary diagnosis
背景：儿童中与RSV和流感相关的严重结局负担尚不确定。研究方法：我们应用先前开发的方法来估计2003-04年至2009-10年季节期间美国不同年龄组儿童中不同诊断的流感和RSV相关住院率。结果如下：平均年增长率（每100，000人）因任何原因（不包括哮喘）的流感和RSV相关住院（ICD-9编码493），主要诊断为呼吸道原因（ICD-9编码460-519）（主要或次要）为173.1（95%CI（134.3，212.6））（流感）与2336（2209，2463）（RSV）（年龄<1岁）; 77.9（51.1，105.2）与625.7（540，711.5）（1岁）; 56.3（40.9，72.2）vs. 324.2（275.1，375）（2岁）; 44.6（32.9，56.6）vs. 172.2（134.2，211）（3岁）; 36.4（27.7，45.3）vs. 89.7（60.6，117.8）（4岁）; 36.6（29.3，43.9）vs. 62.3（38.8，86.4）（5- 6岁）; 20.5（16.3，24.6）vs. 30.2（16.1，43.9）（7- 11岁）; 16.1（10.6，21.7）vs. 36.9（17.8，55.9）（12- 17岁）。RSV相关住院率与哮喘作为次要（非主要）诊断占162.6（143.6，181.6）（年龄<1岁），144.7（120.8，1…
2017-07-08 q-bio.PE
Mutational dynamics of influenza A viruses: a principal component analysis of hemagglutinin sequences of subtype H1
已进行H1亚型血凝素序列的多序列重复的主成分分析，所述序列使用使主要成分的重量最大化的氨基酸性质编码。在这种排列的情况下，它恰好是一个众所周知的疏水性尺度。有趣的是，来自人类的序列在2009年之前沿着主分量具有大的正振幅，并且在2009年之后具有大的负振幅。这意味着2009年的大流行与血凝素疏水性模式的重大变化有关。本分析还强调了来自猪的病毒序列的高度变异性。在更一般的层面上，本文提出的方法允许描述一个序列来自一组数字的比对，原始点是相应属性的选择是由数据驱动的。这种方法应该允许应用许多方法来研究大的多个序列比对。
2017-10-04 q-bio.BM q-bio.PE
Antigenic waves of virus-immune co-evolution
许多微生物和病原体的进化，包括季节性流感等循环病毒，都是由宿主群体的免疫压力驱动的。反过来，受感染人群的免疫系统得到更新，将病毒追得更远。定量地了解这些动态如何导致观察到的快速病原体和免疫适应模式，有助于流行病学和进化预测。在这里，我们提出了一个数学理论的免疫系统和病毒之间的共同进化在有限维抗原空间，它描述了交叉反应的病毒株和免疫系统由以前的感染。我们展示了一种抗原波的出现，这种抗原波被交叉反应性向前推动并疏通。我们得到的波的形状，速度和角扩散的分析结果。特别是，我们表明，病毒免疫协同进化产生了一个新的涌现的时间尺度，波的方向在抗原空间的持续时间，这可能是远远长于病毒种群的聚结时间。我们比较这些动态观察到的流感病毒株的抗原周转，我们讨论了抗原空间的维度如何影响的可预测性的演化动力学。我们的研究结果提供了一个具体的和易处理的框架来描述病原体-宿主的协同进化。
2021-05-07 q-bio.PE
Rohlin Distance and the Evolution of Influenza A virus: Weak Attractors and Precursors
基于Rohlin提出的基于抽象概率空间划分的信息度量方法，研究了甲型流感病毒血凝素氨基酸序列的演化.该度量不需要任何关于序列的先前功能或句法知识，并且对字符配置中的相关变化敏感。它的效率通过算法工具来提高，这些工具旨在增强对新颖性的检测并减少无用突变的噪声。我们重点关注美国1993/94至2010/2011年的A/H3 N2数据和美国2006/07至2010/2011年的A/H1N1数据。我们发现，聚类的距离矩阵提供了强有力的证据，结构域的序列空间中，作为弱吸引子的演变，在非常好的协议与病毒的流行病学历史。该结构被证明是非常强大的集群化参数的变化，并限制观察窗口时，非常一致。结果表明，在疫苗预测的有效策略，基于存在的“前体”（或“芽”）填充最近的吸引。
2011-12-12 cond-mat.other cs.CE q-bio.PE
Evolutionary stability of antigenically escaping viruses
该研究通过病毒与宿主免疫共进化的行波模型，揭示免疫交叉反应程度决定RNA病毒的进化稳定策略，低交叉反应下倾向高突变率高毒力，高交叉反应下（如H3N2流感）则维持低突变率低毒力以提升基本繁殖数。
2023-07-21 q-bio.PE
Dimensionality reduction for k-means clustering of large-scale influenza mutation datasets
本研究整合基因组分析、聚类与PCA、t-SNE、UMAP三种降维方法，分析疫情前后流感数据集，揭示了COVID-19期间选择压力对流感遗传多样性的影响，为公共卫生干预提供关键见解。
2025-04-04 q-bio.GN q-bio.PE
Decoding the double trouble: A mathematical modelling of co-infection dynamics of SARS-CoV-2 and influenza-like illness
自12月下旬在中国湖北省武汉市发现由严重急性呼吸道综合征冠状病毒2型（SARS-CoV-2）引起的2019冠状病毒病（Covid-19）后，Covid-19病例在全球范围内呈螺旋式上升。由于Covid-19与其他流感样综合征的临床相似性，对患者进行流感样疾病的其他病原体检测。有报告称，新冠肺炎患者中存在合并感染病例。细菌例如肺炎链球菌、金黄色葡萄球菌、肺炎克雷伯氏菌、肺炎支原体、肺炎衣原体、嗜肺军团菌等和病毒例如流感病毒、冠状病毒、鼻病毒/肠道病毒、副流感病毒、偏肺病毒、乙型流感病毒等被鉴定为共同病原体。在我们目前的努力中，我们开发并分析了一个基于隔室的常微分方程（ODE）类型的数学模型，以了解Covid-19和其他流感类型疾病的合并感染动态。在这项工作中，我们纳入了饱和治疗率，以考虑有限的治疗资源对控制可能的新型冠状病毒病例的影响。作为结果，我们制定的基本再生数的模型系统。最后，我们进行了数值模拟的共同感染模型，检查在不同区域的参数空间的解决方案。
2022-10-11 physics.bio-ph q-bio.PE
Using sequence data to study spatial scales of interactions driving spread of Highly Pathogenic Avian Influenza in Great Britain
The Roslin Institute, University of Edinburgh（爱丁堡大学罗斯林研究所）；School of Physics and Astronomy, University of Edinburgh（爱丁堡大学物理与天文学院）
本研究结合感染与鸟类种群数据，利用Random Forest模型分析H5N1序列的系统发育数据，量化了影响英国HPAI传播的空间相互作用尺度，发现不同时期的传播预测因子存在差异，为设计针对性监测和干预策略提供了依据。
2026-11-06 q-bio.PE
Forward Hysteresis and Backward Bifurcation Caused by Culling in an Avian Influenza Model
由H5N1禽流感病毒株引起的人类大流行的新出现的威胁突出了控制家禽中H5N1感染发病率的必要性。扑杀是最广泛使用的控制措施之一，已证明对孤立的疫情有效。然而，面对一种在世界许多地区已成为地方病的疾病，大规模扑杀的社会经济影响可能影响扑杀作为一种控制措施的执行和成功。我们使用数学建模来了解不同扑杀方法下禽流感的动态。我们将扑杀到SI模型考虑的人均扑杀率的感染鸟类的数量的一般功能。复杂的动态系统，如向后分叉和向前滞后，以及双稳定性，检测和分析两个不同的淘汰方案。在这些情况下，临时采用其他控制措施可以大大改变解决方案的动态，以获得更有利的疾病控制结果。
2013-09-01 q-bio.PE
How host mobility patterns shape antigenic escape during viral-immune co-evolution
本文研究宿主迁移与抗原逃逸耦合对病毒存活的影响，发现中等迁移率在短时间尺度上通过抗原逃逸提高病毒存活概率，而高连通迁移网络降低存活概率，并利用机场数据说明当前人类迁移率有利于病毒存活。
2024-10-22 q-bio.PE
Mapping of the Influenza-A Hemagglutinin Serotypes Evolution by the ISSCOR Method
不同A亚型流感病毒血凝素基因的ISSCOR方法的分析和可视化揭示了个体基因子集组之间的一些相当惊人的时间关系。基于这些研究结果，我们认为应用ISSCOR-PCA方法分析大量同源基因是基因组学工具箱中一个有价值的补充-允许快速诊断趋势，最终甚至有助于对新出现的流行病威胁进行早期预警。
2013-11-08 q-bio.GN q-bio.PE
Using Interpretable Machine Learning to Massively Increase the Number of Antibody-Virus Interactions Across Studies
Fred Hutchinson Cancer Research Center（弗雷德·哈钦森癌症研究中心）；Stanford University（斯坦福大学）
针对流感病毒变体数据集重叠度低的问题，开发可解释机器学习计算框架，在20万次测量上验证并预测200万个新抗体抑制值，大幅扩展7个流感数据集，为大流行防范提供工具。
2022-10-30 cs.LG q-bio.BM q-bio.PE
Immunity-induced criticality of the genotype network of influenza A (H3N2) hemagglutinin
季节性流感每年造成数十万人死亡，在任何特定时间都有多种不断变化的毒株在流通。高突变率使流感病毒能够逃避人类免疫系统的识别，包括通过过去的感染和疫苗接种获得的免疫力。在这里，我们捕捉流感病毒株的遗传相似性和它们的演化动力学与基因型网络。我们发现，流感病毒A（H3N2）血凝素的基因型网络的特点是重尾分布的模块大小和连接，这表明临界行为。我们认为：（i）基因型网络由突变和宿主免疫驱动，以探索结构可预测的网络子空间，（ii）基因型网络提供了捕获多菌株流行病模型丰富动态所必需的底层结构。特别是，包括应变超越免疫流行病模型是依赖于一个潜在的基因型网络的结构。这种相互作用表明了一种自组织临界性，其中流感的流行动力学位于其基因型网络的临界区域。我们的结论是，疾病动态和网络结构之间的相互作用可能是未来的网络分析的病原体进化和现实的多菌株流行病模型的关键。
2021-09-25 nlin.AO q-bio.PE
Eco-evolutionary dynamics of adapting pathogens and host immunity
本研究用Susceptible/Infected模型揭示，病原体逃逸变异株在动态宿主免疫压力下初始指数增长但迅速丧失优势，后续轨迹不可预测，解释了流感病毒抗原进化的适应性与高频变异株准中性动力学的矛盾。
2024-08-28 q-bio.PE
Seasonality in the migration and establishment of H3N2 Influenza lineages with epidemic growth and decline
背景：自1968年以来，甲型H3N2流感一直在人类中传播，造成相当大的发病率和死亡率。虽然H3N2的发病率是高度季节性的，但这种季节性如何影响全球跨地理迁移动态尚未确定。结果：消除季节性变化的迁移率，提高了迁移的建模。在我们的全球模型中，移民增加的窗口映射到流行病传播的季节性时间，而移民增加的窗口映射到流行病下降。季节性模式也与局部谱系灭绝的可能性相关，并且无法对长期病毒进化做出贡献，如通过繁殖的主干所测量的。然而，在每个社区的树干的分数被认为是更好地确定其整体人口规模的结论：季节洄游和快速营业额内的地区是持续入侵的“肥沃的流行病"在年底的老流行病。因此，目前对包括航空旅行在内的连通性的强调，应辅之以对成功建立所需条件和时间的更好理解。考虑到移徙季节性的模型将提高我们对流感季节性驱动因素的理解，加强流行病学预测，并通过识别不仅逃避免疫而且有季节性机会建立和传播的菌株来改善疫苗更新。还需要进一步研究导致流感在人群中持续存在和长期演变的其他条件，例如气候和季节性的空间异质性
2015-02-05 q-bio.PE
Viral evolution under the pressure of an adaptive immune system - optimal mutation rates for viral escape
基于最近的进化病毒与适应性免疫系统竞争的模型[1]，我们研究了病毒准种可以最大化其生长速率的条件。允许病毒茁壮成长的突变率范围从上到下由于基因组信息退化而受到限制，从下到上由于序列多样性不足而受到限制，这导致免疫系统快速消灭病毒。最佳地平衡这两个要求的突变率取决于病毒生长率的倒数与免疫系统需要对抗原产生特异性应答的时间的比率。我们发现，如果病毒在免疫系统适应新病毒表位所需的时间内恰好产生一个突变，则病毒是最有活力的。实验性病毒突变率，特别是HIV（人类免疫缺陷病毒），似乎表明许多病毒已经达到了最佳突变率。[1]C.Kamp和S. Bornholdt，Phys. Rev. Lett. 88，068104（2002）
2002-09-26 cond-mat.stat-mech q-bio.PE
Mathematical analysis of a mouse experiment suggests little role for resource depletion in controlling influenza infection within host
资源消耗（例如靶细胞的消耗）在控制宿主感染中有多重要？我们如何区分资源耗竭和其他可能导致病原体负荷下降或导致病原体清除的机制？在本文中，我们研究了以前发表的实验数据。在该实验中，用携带绿色荧光蛋白报告基因的流感病毒感染小鼠，并测量被流感感染的肺上皮细胞的比例作为时间的函数。使用了三个接种物剂量组- 10^4 PFU、10^6 PFU和10^7 PFU。最高剂量组中感染细胞的比例估计约为最低剂量组的21倍（95%置信区间：14-32），中间剂量组介于两者之间。我们发现，这种模式是高度不一致的模型，靶细胞耗竭是控制感染的主要手段，我们认为，这样的模式构成了一个合理的标准，拒绝许多资源枯竭模型。一个具有先天干扰素反应的模型，使易感细胞产生耐药性，与数据相当吻合。该模型表明，靶细胞耗竭只是控制自然流感感染的次要因素。
2017-05-07 q-bio.CB q-bio.PE
Mathematical modeling of escape of HIV from cytotoxic T lymphocyte responses
人类免疫缺陷病毒（HIV-1或简称HIV）引起持续感染，在缺乏治疗的情况下，几乎所有感染者都会导致艾滋病和死亡。HIV感染在感染后约2-3周开始产生强烈的免疫反应，可以降低体内病毒的数量，但不能根除病毒。艾滋病毒如何在面对强烈免疫反应的情况下建立慢性感染仍然知之甚少。研究表明，HIV能够通过突变快速改变其蛋白质，以逃避病毒特异性细胞毒性T淋巴细胞（CTL）的识别。典型地，HIV感染的患者将产生4-12个特异性针对称为表位的病毒蛋白质部分的CTL应答。这样的CTL应答导致强烈的选择压力以改变编码这些表位的病毒序列，从而避免CTL识别。在这里，我们回顾实验数据HIV进化CTL的压力，数学模型开发来解释这种演变，并强调与数据和以前的建模工作相关的问题。我们表明，表位特异性CTL反应的强度的估计取决于用于拟合模型的实验数据的方法和关于如何在感染过程中产生突变体的假设。我们说明，允许CTL应答随时间衰减可能会改善实验数据的拟合，并提供更高的估计HIV特异性CTL的杀伤效力。我们还提出了一种新的方法，用于使用随机模拟同时估计对HIV不同表位具有特异性的多个CTL群体的杀伤功效。最后，我们表明，目前估计的HIV特异性CTL清除病毒感染的细胞的效力可以提高更频繁的病毒序列的采样，并通过结合序列进化的数据与实验测量的CTL动态。
2012-07-24 q-bio.PE
Predictable patterns of CTL escape and reversion across host populations and viral subtypes in HIV-1 evolution
病毒进化逃逸和逆转的孪生过程响应于宿主免疫压力，特别是细胞毒性T淋巴细胞（CTL）反应，塑造人类免疫缺陷病毒-1序列在感染的宿主群体的演变。已知CTL逃逸和回复的速度在给定宿主群体中的CTL逃逸变体之间是不同的。在这里，我们要问：在受感染的宿主群体中，逃逸和逆转的速率是可比的吗？对于来自三大洲的三个队列，我们估计了最佳定义的Gag表位中23个逃逸位点的逃逸和逆转率。我们发现一致的逃逸率估计在检查队列。回复率也是一致的加拿大和南非感染的宿主人口之间。已知某些引起大的复制适应性成本的Gag逃逸变体在传播时迅速恢复。然而，逃逸/回复率与大量表位的病毒复制能力之间的关系尚未得到探讨。我们通过检查具有最小变异的病毒序列的$in$ $vitro$复制能力来研究这种关系：在实验室菌株中诱导的点逃逸突变体。值得注意的是，尽管上位效应的复杂性，例如著名表位的逃逸途径，以及宿主和病毒的多样性，但当作为单点突变应用时，快速逃逸的CTL逃逸突变体往往具有最高的复制能力。同样，对病毒复制能力造成最大损失的突变体往往会更快地恢复。这些数据表明，在Gag逃逸率是一致的宿主群体，并在一般情况下，这些利率是由网站上的病毒复制能力的具体影响为主。
2015-11-04 q-bio.PE
Forecasting influenza hospital admissions within English sub-regions using hierarchical generalised additive models
背景资料：季节性流感在冬季给医疗保健服务造成了巨大负担，而这些系统已经处于压力之下。2019冠状病毒病大流行期间的政策抑制了季节性流感的传播，使得潜在疫情复苏的时间和规模难以预测。研究方法：我们开发了一个分层广义加性模型（GAM），用于短期预测英格兰次区域流感病毒检测呈阳性的住院人数。该模型采用了多级结构的时空样条，每周的季节性和空间相关性。使用多个性能指标，包括区间分数，覆盖率，偏差和绝对误差中位数，评估2022/23季节波的预测性能。业绩是衡量对自回归综合移动平均（ARIMA）时间序列模型。结果如下：GAM方法在高和低级别地理区域的评分规则以及包括转折点在内的疫情波不同阶段的表现优于ARIMA模型。GAM的性能与14天的预测范围是类似的误差ARIMA在7天。GAM的性能被发现是最敏感的平滑函数，衡量国家流行趋势的灵活性。释义：本研究介绍了一种新的方法，短期预测住院与流感使用层次，空间和时间的组成部分。该模型是数据驱动的，可使用预测时实际可用的信息进行部署，解决了流行病预测方法的关键局限性。该模型在整个冬季被英国卫生安全局和英格兰国家卫生服务局用于医疗保健运营规划。
2023-02-23 q-bio.PE stat.AP
Eco-evolutionary constraints for the endemicity of rapidly evolving viruses
本文提出极简生态演化框架，模拟同时演化传染性与免疫逃逸能力的病原体传播，揭示病毒演化驱动因素的阶段转变规律，阐明两种演化路径与传播动态的共同作用对病毒长期地方性流行的影响。
2025-11-19 physics.soc-ph q-bio.PE
Constructing Lower-Bounds for CTL Escape Rates in Early HIV and SIV Infection
宿主内猿猴免疫缺陷病毒（SIV）进化的标志是病毒反复逃避细胞毒性T淋巴细胞（CTL）反应。通常，第一次这样的CTL逃逸发生在几天内，大约在病毒载量峰值的时候开始。许多作者已经开发了通过测量CTL逃逸发生的速率来量化CTL应答的强度的方法，但是这样的方法通常依赖于在两个或更多个时间点的采样，而许多数据集仅在单个时间点捕获第一CTL逃逸的动态。在这里，我们开发了适用于单个时间点数据集的CTL逃逸率的推断方法。通过早期感染动力学模型，我们构建逃逸率的置信区间，但由于早期感染动力学尚未完全了解，我们还开发了一个单侧置信区间，作为早期感染模型集合中逃逸率的下限。我们将我们的方法应用于两个SIV数据集，使用我们的下限和现有的方法来表明，在第一次CTL逃逸的最初几天，逃逸率相对较高，然后随着逃逸的进行下降到较低的水平。我们还比较了淋巴结和直肠粘膜中的逃逸，表明淋巴结中的逃逸最初更快，但随着第一次逃逸的进行，淋巴结中的逃逸率下降到直肠粘膜中的逃逸率以下。
2013-07-30 q-bio.PE
Predicting in vivo escape dynamics of HIV-1 from a broadly neutralizing antibody
广泛中和抗体是治疗和预防HIV-1感染的有希望的候选者。这种抗体可以暂时抑制感染个体的病毒载量;然而，病毒经常通过进化出抗性的逃逸突变体反弹。在本文中，我们绘制了一个体内适应度景观的HIV-1与广泛中和抗体相互作用，从最近的临床试验的数据。我们确定了两个健身因素，抗体剂量和病毒载量，确定病毒复制率在不同的主机。该模型成功地预测了HIV-1在抗体治疗过程中的逃逸动力学，包括敏感株和耐药株之间的特征频率转换。这种营业额是由剂量依赖的健身排名，从抗体耐药性和无药物生长的附带成本之间的进化权衡。我们的分析表明，阻力-成本权衡曲线作为抗体性能的衡量标准，在耐药性演变的存在。
2020-08-06 q-bio.PE
The effect of interference on the CD8+ T cell escape rates in HIV
在早期HIV感染中，病毒群体逃避多种CD8+细胞反应。逃逸突变出现得越晚，它的生长速度就越慢。e.逃逸率较低。这种模式可能表明CD 8+细胞反应的强度正在减弱，或者后来的病毒逃逸突变体会带来更大的适应性成本。在本文中，我们调查的模式，降低逃逸率也可能是由于不同逃逸株之间的遗传干扰。为此，我们开发了一个数学多表位模型的HIV动力学，其中包括随机效应，重组和突变。我们使用累积连锁不平衡措施来量化干扰量。我们发现，在两个位点系统中，几乎同步的、同样强烈的免疫反应增强了遗传干扰的产生。这种效应，加上密集间隔的采样时间在感染开始时，导致连续逃逸率估计值下降，即使在等位基因之间没有选择差异。这些预测得到了一名艾滋病毒感染者的实验数据的支持。因此，干扰可以解释为什么后来的逃逸速度较慢。孤立地考虑逃逸突变，忽略它们的遗传连锁，掩盖了潜在的单倍型动力学，并可能影响对CD8+细胞施加的选择压力的估计。在出现多个逃逸突变的系统中，应通过测量不同逃逸突变之间的联系来评估干扰动力学的发生。
2014-09-27 q-bio.PE
Inspecting the interaction between HIV and the immune system through genetic turnover
人类免疫缺陷病毒（HIV）的慢性感染创造了一个非常复杂的共同进化过程，其中病毒试图逃避不断适应的宿主免疫系统。这一过程的定量细节在很大程度上是未知的，可能有助于疾病治疗和疫苗开发。在这里，我们研究了10名HIV感染者的纵向数据集，其中B细胞受体和病毒都进行了深度测序。我们专注于简单的营业额指标，量化了病毒株的组成和免疫库在时间点之间的变化。在单个患者水平上，病毒-宿主转换率未显示任何统计学显著相关性，但如果将信息在患者之间汇总，则它们相关。特别是，我们确定了一个反相关性：病毒库组成的大变化伴随着B细胞受体库的小变化。这一结果似乎与天真的预期相矛盾，即当病毒快速变异时，免疫系统需要改变以跟上。然而，我们发现，观察到的反相关性自然出现，可以理解的简单的人口遗传学模型。
2022-07-26 q-bio.PE
Inferring the Clonal Structure of Viral Populations from Time Series Sequencing
RNA病毒群体将经历突变和选择过程，从而产生病毒颗粒的混合群体。病毒群体的高通量测序随后包含潜在克隆的混合信号。我们想找出潜在的进化结构。我们利用两个信息来源来尝试这一点：片段内连锁信息和突变流行率。我们表明，克隆单倍型，其流行程度，和最大简约网状进化结构可以确定，虽然解决方案可能不是唯一的，即使是完整的信息集。这适用于流感感染链，在那里我们推断进化结构，包括重配，并证明了一些解释的困难，由于人工制品，如PCR扩增过程中的模板切换，从深度测序产生。
2014-07-30 q-bio.PE
Simultaneous reconstruction of evolutionary history and epidemiological dynamics from viral sequences with the birth-death SIR model
RNA病毒如HIV、丙型肝炎病毒和流感病毒的进化如此之快，以至于病毒的基因组包含了过去生态动态的信息。因此，我们开发了一种动态的方法，使联合估计的流行病学参数和系统发育史。该方法基于房室易感染-感染-清除（SIR）模型，提供了关于感染发生率和患病率的单独信息。关于宿主种群动力学和进化历史相互作用的详细信息可以为如何控制或完全避免疾病爆发的决策提供信息。我们应用我们的死亡SIR方法（BDSIR）的两个病毒数据集。首先，分析了1999年至2003年期间在英国采样的5个人类免疫缺陷病毒1型簇。估计的基本繁殖比在集群之间的范围从1.9到3.2。所有集群都显示，在90年代中期或末期，当地流行病的增长率有所下降。对丙型肝炎病毒（HCV）基因型2c数据集的分析表明，科尔多瓦市Cruz del Eje的当地流行病起源于1906年左右（中位数），与1880- 1920年从欧洲到阿根廷中部的移民潮相吻合。估计流行高峰期在1970年左右。
2014-03-21 math.PR q-bio.PE stat.AP
Modeling the Dynamics of the Coronavirus SARS-CoV-2 Pandemic using Modified SIR Model with the 'Damped-Oscillator' Dynamics of the Effective Reproduction Number
COVID-19大流行是一场巨大的灾难，它颠覆了人类的生活，并导致全球数百万人死亡。病毒的快速传播，早期的指数增长和随后的“浪潮”，让许多医疗专业人员和决策者措手不及。尽管流行病学模型已经存在了近一个世纪（自1918年至1920年的“西班牙流感”大流行以来），但SARS-CoV-2病毒的真实传播经常使建模者感到困惑。虽然流行病学模型的一般框架，如SEIR（易感-暴露-感染-恢复）或SIR（易感-暴露-感染）没有问题，模型参数的行为是不可预测的和复杂的。特别是，虽然“基本”繁殖数R 0可以被认为是一个常数（对于原始SARS-CoV-2病毒，在变异体出现之前，R 0在2.5和3.0之间），但“有效”繁殖数R（t）是一个复杂的时间函数，受人类对大流行的反应行为的影响（例如，屏蔽、锁定、过渡到远程工作等）为了更好地理解这些现象，我们使用简单的SIR模型对一些地区（美国50个州以及几个国家）的大流行第一年（2020年2月至2021年2月）进行了建模。我们表明，大流行的演变可以很成功地描述假设R（t）的行为在一个“粘弹性”的方式，作为两个或三个“阻尼振荡器”具有不同的自然频率和阻尼系数的总和。这些振荡器可能对应于对拟议缓解措施有不同反应的不同亚群体。所提出的方法可以为未来的数据建模者提供新的方法来适应再现数随时间的演变（与当今最流行的纯数据驱动方法相比）。
2022-05-29 q-bio.PE
An epidemic model for an evolving pathogen with strain-dependent immunity
在两次大流行之间，流感病毒通过一种称为抗原漂移的过程表现出渐进进化的时期。这一过程产生了一系列病原体菌株，这些菌株不断被更新的菌株所取代，从而阻止了宿主群体中免疫力的建立。在本文中，一个吝啬的流行病模型的定义，试图捕捉动态的不断变化的菌株在一个主机人口。“进化毒株”流行病模型具有许多介于易感-感染-易感和易感-感染-消除流行病模型之间的性质，因为个体只能被每种毒株感染一次，但仍然容易被新出现的毒株再次感染。耦合结果用于识别关键属性，如灭绝时间。一系列的繁殖数进行了探讨，以表征该模型，包括一个新的准稳态繁殖数，可用于描述重新出现的病原体进入人口的“平均”水平的应变免疫力，类似于冬季流感高峰的开始。最后，通过模拟探讨了演化应变模型的准平稳分布。
2020-08-17 q-bio.PE stat.AP
Distinguishing Infections on Different Graph Topologies
在传染病和流行病的历史上，有许多著名的例子表明，理解、控制和最终治疗疫情始于理解其传播模式。流感、艾滋病毒和大多数计算机病毒通过接触网络在人与人之间、设备与设备之间传播;另一方面，霍乱、癌症和季节性过敏则不会。在本文中，我们研究了检测的两个基本问题：第一，给定一个（可能是微不足道的）感染者比例的快照视图，在什么条件下流行病通过接触传播（例如，流感），区别于独立于任何接触网络的“随机疾病”（例如，季节性过敏）;第二，如果我们确实有一种流行病，在什么条件下有可能确定哪一种相互作用网络是传播的主要原因-致病网络-而除了一个极小的受感染节点子样本的身份之外，对流行病没有任何了解？因此，本文的核心是了解网络信息的诊断能力。我们推导出网络必须满足这些问题是可识别的充分条件，并产生有效的，高度可扩展的算法来解决这些问题。我们表明，我们给出的可识别性条件是相当温和的，特别是，满足两个常见的图形拓扑结构：网格，和Erdos-Renyi图。
2013-09-25 cs.SI q-bio.PE
Deleterious synonymous mutations hitchhike to high frequency in HIV-1 env evolution
在与适应性免疫系统的军备竞赛中，患者体内HIV-1的进化受蛋白质水平上的选择支配。当细胞毒性CD 8 + T细胞或中和抗体靶向一个新的表位时，病毒通常通过损害识别的非同义突变逃逸。同义突变不影响这种相互作用，通常被认为是中性的。我们分析了纵向患者内数据从C2-V5部分的包膜基因（env），并观察到，同义衍生的等位基因很少固定，即使他们经常达到高频率的病毒群体。我们发现，破坏gp 120可变环侧翼RNA茎中碱基对的同义突变比其他同义突变更容易丢失，暗示了HIV-1 RNA中这些茎环结构的直接适应性效应。计算模型表明，这些同义突变具有-0.002量级的（马尔萨斯）选择系数，并且它们通过搭便车邻近的有益非同义等位基因而被带到高频率。从纵向数据和与计算机模型的比较中估计的非同义突变的固定模式表明，C2-V5中的逃逸突变只是暂时有益的，因为免疫系统正在追赶或因为等效逃逸之间的竞争。
2013-03-04 q-bio.PE
Vaccine-escape and fast-growing mutations in the United Kingdom, the United States, Singapore, Spain, South Africa, and other COVID-19-devastated countries
最近，来自英国、南非和巴西的SARS-CoV-2变种因其感染性增加、潜在的高毒力以及对现有疫苗和抗体疗法的可能威胁而受到广泛关注。问题仍然是，是否有其他更具传染性的变种在世界各地传播。我们对来自患者的252，874个SARS-CoV-2基因组分离株进行了大规模研究，以确定刺突（S）蛋白受体结合结构域（RDB）上的许多其他快速增长的突变。我们发现，在95个观察到超过10次的显著突变中，有88个增强了RBD与宿主血管紧张素转换酶2（ACE 2）之间的结合，表明病毒向更具感染性的变体进化。特别是，我们发现了新的快速生长的RBD突变N439 K，L452 R，S477 N，S477 R和N501 T，它们也增强了RBD和ACE 2的结合。我们进一步揭示了涉及英国（UK），南非和巴西变体的突变N501 Y可能会适度削弱RBD与许多已知抗体之间的结合，而在南非和巴西变体中发现的突变E484 K和K417 N可能会破坏RDB与许多已知抗体之间的结合。在三种新发现的快速增长的RBD突变中，L452 R（现在被称为加利福尼亚变体B.1.427的一部分）和N501 T能够有效地削弱许多已知抗体与RBD的结合。最后，我们假设RBD突变可以同时使SARS-CoV-2更具感染性并破坏现有的抗体，称为疫苗逃逸突变，将对目前的疫苗作物构成迫在眉睫的威胁。最有可能的疫苗逃逸突变列表，包括N501 Y，L452 R…
2021-03-21 q-bio.PE q-bio.QM
Longitudinal Antigenic Sequences and Sites from Intra-Host Evolution (LASSIE) Identifies Immune-Selected HIV Variants
随着时间的推移收集的样本的宿主内基因测序提供了病毒如何逃避宿主免疫力的动态视图。免疫驱动的突变可能通过选择适应于产生受试者内表位多样性的免疫逃逸循环的抗体来刺激中和宽度。免疫逃逸突变的全面鉴定在实验和计算上都具有挑战性。利用现有技术，可以容易地获得比可以测试结合和中和的病毒序列多得多的病毒序列，使得向下选择是必要的。通常，这是通过挑选代表系统发育树上不同时间点和分支的变体来手动完成的。这样的策略可能会错过许多相关的突变和突变的组合，并且对于其他突变是多余的。宿主内进化的纵向抗原序列和位点（LASSIE）使用传播的创始人损失来识别假定免疫选择下的病毒“热点”，并选择代表选定位点中复发突变的序列。LASSIE倾向于最早出现突变的序列。利用良好表征的纵向Env序列，我们证实了选定的位点集中在抗体接触中，并且选定的序列代表了不同的抗原表型。实际应用包括在受试者内的选择性压力下快速鉴定免疫靶标，选择用于表征演变抗体应答的免疫学测定的最小试剂组，以及用于多价“鸡尾酒”疫苗中的免疫原。
2015-08-04 q-bio.PE q-bio.QM
