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
On the evolution of decoys in plant immune systems
植物免疫的Guard-Guardee模型描述了宿主细胞中的抗性蛋白（守卫）如何监测由病原体效应蛋白操纵的宿主靶蛋白（守卫）。最近提出的扩展该模型包括诱饵，这是重复拷贝的guardee蛋白，并具有吸引效应器的唯一功能，当被效应器修改时，触发植物免疫反应。在这里，我们提出了一个证明的原理模型的诱饵在植物免疫功能，定量开发这个实验衍生的概念。我们的模型将基本的细胞化学与病原体感染的结果以及由此产生的宿主适应性成本联系起来。特别是，该模型允许识别的条件下，它是最佳的诱饵作为植物免疫反应的触发器，和条件下，它是最佳的诱饵作为汇结合的病原体效应，但不触发免疫反应。
2010-05-18 q-bio.PE
Digital Herd Immunity and COVID-19
一个群体可以对流行病免疫，即使不是所有的个体成员都对疾病免疫，只要有足够多的人免疫-这是群体免疫的传统概念。在智能手机时代，一个群体可以对流行病免疫，即使它的成员中没有一个人对这种疾病免疫-我们称之为“数字群体免疫”，这同样是人口的一个新兴特征。这种免疫力的产生是因为基于智能手机功能的接触者追踪协议可以高效地消除受感染的人口成员，从而消灭新生的流行病。当疾病特征有利且智能手机使用率足够高时，人群处于免疫阶段。随着使用量的减少，出现了一种新的“接触者追踪相变“，进入流行阶段。我们提出并研究了COVID-19的一个简单分支过程模型，并表明无论无症状传播的比例如何，数字免疫都是可能的。
2021-08-21 cond-mat.stat-mech physics.bio-ph q-bio.PE
Augmenting adaptive immunity: progress and challenges in the quantitative engineering and analysis of adaptive immune receptor repertoires
适应性免疫系统是一种天然的诊断和治疗方法。它比临床症状表现更早地识别威胁，并以精确的特异性中和抗原。识别特异性和广泛的反应性是通过适应性B细胞和T细胞受体实现的：免疫受体库。然而，人类的免疫系统并非万能。我们的自然防御系统有时会输给寄生虫和微生物，甚至在癌症、自身免疫性疾病和炎症性疾病的情况下与我们作对。因此，免疫工程师的一个长期梦想是从机械上理解免疫系统如何看到，反应和记忆抗原。直到最近，实验和计算方法才取得了足够的定量分辨率，开始查询和工程适应性免疫具有很高的精度。具体而言，这些创新已在免疫治疗，自身免疫和疫苗设计中得到了最大的热情和成功。这里的工作突出了定量方法的进展，挑战和未来方向，这些方法旨在促进对免疫现象的基本理解，并对免疫系统进行逆向工程，以生产吉祥的生物制药药物和免疫诊断。我们的综述表明，基础免疫学，计算免疫学和数字生物技术的合并最大限度地减少了黑盒工程，从而推进了免疫学知识和免疫工程方法。
2019-04-09 q-bio.PE q-bio.QM
Photodynamic therapy influence on anti-cancer immunity
系统的偏微分方程描述肿瘤免疫动力学血管生成考虑。对于空间均质情况，进行了模型的稳态分析。数值模拟了单次光动力学碰撞效应。在免疫反应较强的情况下，我们发现光动力疗法（PDT）可使肿瘤体积显著缩小，并伴有白细胞介素2浓度的增加。相反，弱免疫应答的光动力刺激显示不足以减少肿瘤。这些发现表明，抗肿瘤免疫应答在PDT后的长期肿瘤控制中的重要作用。
2009-12-25 q-bio.CB q-bio.PE
Sequential infection experiments for quantifying innate and adaptive immunity during influenza infection
实验室模型通常用于了解相关病原体通过宿主免疫的相互作用。例如，最近的实验表明，雪貂在短时间内暴露于两种流感病毒株，交叉免疫的效果如何随着暴露时间和使用的特定病毒株而变化。另一方面，研究免疫反应不同分支的运作及其相对重要性，通常使用涉及单一感染的实验。然而，从这种类型的数据推断不同免疫组分的相对重要性是具有挑战性的。使用模拟和数学建模，在这里，我们调查是否顺序感染实验设计不仅可以用来确定有助于交叉保护的免疫组分，而且还可以在单次感染期间深入了解免疫反应。我们表明，从连续感染实验的病毒学数据可以用来准确地提取交叉保护的时间和程度。此外，可以确定负责这种交叉保护的广泛免疫成分。这些数据也可用于推断某些免疫成分在控制原发性感染中的时间和强度，即使在缺乏血清学数据的情况下。相比之下，单个感染数据不能用于可靠地恢复此信息。因此，连续感染数据增强了我们对感染控制和解决机制的理解，并对先前的暴露如何影响后续感染的时间进程产生了新的见解。
2018-06-05 q-bio.CB q-bio.PE
Modelling variability of the immunity build-up and waning following RNA-based vaccination
University of Bern（伯尔尼大学）；Wroclaw University of Science and Technology（弗罗茨瓦夫科技大学）；Leipzig University（莱比锡大学）
本文通过建立RNA疫苗接种免疫反应动力学模型，揭示了免疫反应个体差异导致保护时间呈对数正态分布（峰值约100天），并确定第二剂最佳接种时间为首剂后约5周。
2025-11-07 q-bio.CB q-bio.PE
Bifurcation analysis of waning-boosting epidemiological models with repeat infections and varying immunity periods
本研究分析SIRWJS模型，该模型考虑重复感染导致的免疫力衰退与增强，通过解析和数值方法揭示包括向后分岔、Hopf分岔和双稳态在内的丰富全局动力学，为理解复杂传染病动态提供新视角。
2023-05-13 cs.NA math.DS math.NA
Diversity of immune strategies explained by adaptation to pathogen statistics
生物有机体已经进化出广泛的免疫机制来保护自己免受病原体的侵害。除了分子细节之外，这些机制在保护如何获得，处理和传递给后代方面也有所不同-这些差异可能对长期生存至关重要。在这里，我们引入了一个数学框架来比较长期适应的人群作为一个功能的病原体动态，他们的经验和免疫策略，他们采取。我们发现，最佳免疫策略的两个关键决定因素是病原体的频率和特征时间尺度。根据这两个参数，我们的框架确定了不同的免疫模式，包括适应性免疫、先天免疫、对冲免疫和CRISPR样免疫，这些免疫模式概括了天然免疫系统的多样性。
2015-11-27 q-bio.PE
Strength and weakness of disease-induced herd immunity in networks
该研究通过网络建模揭示疾病诱导群体免疫同时受免疫力偏态分布增强与拓扑局域化削弱两种机制影响，指出低维网络中其效果可能不如随机免疫。
2025-05-19 physics.soc-ph q-bio.PE
Immune history shapes recurrent epidemics of antigenically related variants
CEFE, CNRS, Univ Montpellier, EPHE, IRD（法国国家科学研究中心进化与生态功能中心）；Research Center for Integrative Evolutionary Science, SOKENDAI（综合研究大学研究生院整合进化科学研究）；Institute of Tropical Medicine, Nagasaki University（长崎大学热带医学研究所）
本研究通过一个递归SIR模型，揭示了免疫历史如何通过抗原相似性影响新变体的流行，发现稳定等规模的反复流行在广泛参数范围内存在，但强传播和有限抗原逃逸可导致复杂动力学，且流行规模在中等基本再生数时最大。
2026-07-02 nlin.CD q-bio.PE
A new oscillatory regime in two-strain epidemic models with partial cross-immunity
本研究针对具有部分交叉免疫的两菌株流行病模型，发现弱交叉免疫与弱不对称条件下也能产生自持振荡，通过渐近分析和数值模拟验证了该新振荡机制，修正了既往对多菌株流行病振荡动力学的认知。
2024-12-10 q-bio.PE
COVID-19 adaptive humoral immunity models: weakly neutralizing versus antibody-disease enhancement scenarios
病毒、感染细胞和对SARS-CoV-2的免疫反应之间的相互作用仍在争论中。扩展病毒动力学的基本模型，我们在这里提出了一个正式的方法来描述中和与弱（或非）中和的情况下，并与抗体依赖性增强（ADE）的可能影响进行比较。理论模型与文献中的数据一致;我们表明，弱中和抗体或ADE均可导致最终病毒清除或疾病进展，但每种情况下的免疫动力学不同。鉴于世界人口中有很大一部分已经自然免疫或接种疫苗，我们还讨论了接种疫苗后或存在免疫系统功能障碍时继发感染的影响。
2022-07-07 math.DS q-bio.PE
Emergence of clonal selection and affinity maturation in an ab initio microscopic model of immunity
免疫机制和宿主-病原体相互作用的一般机制是医学、生态学和进化研究中最基本的问题之一。在这里，我们提出了一个微观的，蛋白质水平的，基于序列的免疫系统模型，明确定义了宿主和病原体蛋白质之间的相互作用。该模型的模拟显示，感染的可能结果（细胞的灭绝、病毒完全消除的存活、或细胞和病毒持续共存的慢性感染）关键地取决于病毒和免疫球蛋白的突变率。如果病毒突变率超过一定的阈值，感染总是致命的。通过克隆选择和亲和力成熟，在该模型中发现了有效的免疫球蛋白。存活的细胞获得持久的免疫力，以抵抗相同病毒株的后续感染。作为第二道防线，细胞通过减少它们的寿命来消除病毒，从而发展出类似艾滋病的行为。这些结果证明了免疫系统的微观序列模型的可行性，其中进化的B细胞的种群动力学与其蛋白质的分子特性明确相关。
2007-11-21 q-bio.BM q-bio.PE
Understanding how T helper cells learn to coordinate effective immune responses through the lens of reinforcement learning
脊椎动物的适应性免疫系统可以从过去的经验中检测、响应和记忆各种病原体。虽然辅助性T细胞（Th）的克隆选择是更好地识别新病原体的简单且已建立的机制，但仍然未探索的问题是Th细胞如何能够获得更好的方式来偏置免疫细胞的应答，以通过将识别的抗原信息翻译成调节信号来更有效地消除病原体。在这项工作中，我们解决这个问题，通过关联的Th细胞与强化学习（RL）的自适应免疫网络组织。通过采用基于网络的强化学习的最新进展，我们表明Th免疫网络可以获得抗原模式和对病原体的有效反应之间的关联。此外，克隆选择以及其他细胞间的相互作用是作为网络的学习规则。我们还证明了学习后的固定克隆大小分布与实验观察到的特征。我们的理论框架可能有助于修改和更新我们的理解作为一个学习系统的适应性免疫。
2019-12-08 q-bio.PE
Diversity against adversity: How adaptive immunity evolves potent antibodies
免疫系统是如何在如此短的时间内进化出功能性蛋白质--有效的抗体的？我们解决这个问题，使用一个微观的，蛋白质水平的，基于序列的模型，明确定义免疫球蛋白，宿主和病原体蛋白之间的相互作用的体液免疫反应。在该模型中通过克隆选择和亲和力成熟发现了有效的免疫球蛋白。感染的可能结果（细胞灭绝、病毒完全清除后存活或持续感染）主要取决于病毒和免疫球蛋白的突变率。该模型预测，存在最佳体细胞超突变（SHM）率，接近于实验观察到的每次复制每个核苷酸10-3。此外，我们开发了一种分析理论，其解释了最佳SHM程序的物理原因，作为随机突变对新生成熟免疫球蛋白的有害影响（逆境）与产生突变抗体的多样性池的需要之间的妥协，从中可以提取高度有效的抗体（多样性）。该理论解释了诸如B细胞命运对进入抗原的亲和力的依赖性、成熟抗体亲和力的上限、Germinant中心大小和成熟时间等效应。该理论揭示了决定亲和力成熟效率的分子因素，提供了对致细胞病变病毒（生殖系抗体的直接反应）和弱致细胞病变病毒（SHM在反应中的关键作用）的免疫反应的可变性的见解。这些结果证明了免疫系统的微观序列模型的可行性和前景，其中进化免疫球蛋白的种群动力学明确地与它们的分子特性相关联。
2008-05-25 q-bio.BM q-bio.CB q-bio.PE
High Dimensional Random Walks Can Appear Low Dimensional: Application to Influenza H3N2 Evolution
哺乳动物免疫系统的一个重要特征是抗原与抗体的高度特异性结合。对一种感染产生的抗体也可以对其他感染提供一定水平的交叉免疫。描述这种交叉免疫的一个模型是抗原空间的概念，它为每个抗体和每个病毒分配$\mathbb{R}^n$中的一个点。过去的研究表明抗原空间的维数$n$可能很小。在这项研究中，我们表明，从血凝试验的数据表明，高维随机游走（或自我避免随机游走）。我们的结果和以前的研究之间的差异是由于随机游动可以出现低维根据各种分析的事实。包括主成分分析（PCA）和多维标度（MDS）。
2017-07-27 q-bio.PE
Short-term heterologous immunity after severe influenza A outbreaks
传统观点认为，甲型流感和乙型流感在基因上是如此不同，以至于感染一种病毒不能赋予另一种病毒交叉免疫力。然而，我们对美国过去25个流感季节记录的研究表明，几乎每次出现早期和严重的甲型流感爆发时，每年的乙型流感流行几乎都被完全抑制（否则从未被抑制）。流感感染后的暂时性广谱（又称“异源”）免疫是对这一现象最直接的解释。我们发现，需要一个非常弱的程度的临时交叉免疫来解释这些模式，并认为B型流感确实提供了一个理想的环境，观察异种免疫效应的仔细控制的实验室环境之外。
2010-07-18 q-bio.PE q-bio.QM stat.AP
Trait-space patterning and the role of feedback in antigen-immunity coevolution
共同进化的军备竞赛在相互作用的种群之间形成，这些种群构成彼此的环境并对相互的变化做出反应。这种固有的远离平衡的过程在适应性免疫系统中发现了惊人的表现，其中高度可变的抗原和有限的免疫受体库在可比的时间尺度上共同进化。这种对免疫系统的独特挑战激发了一般性问题：生态和进化过程如何相互作用以塑造多样性？是什么决定了共同进化的持久性和命运？在这里，我们从反应环境的角度出发，建立了一个受体和抗原之间协同进化的表型模型，两者都表现出交叉反应性（一对多反应）。该理论预测，在交叉反应的不对称程度是一个关键的决定因素的剧目组成：小的不对称支持持久的大的多样性，而强的不对称性产生长寿命的瞬变的准种在两个人口。后者代表了一种新型的图灵机制。更令人惊讶的是，特征空间中的模式化反馈了种群动态：图灵模式之间的空间共振打破了动态平衡，导致抗原灭绝或不受限制的增长。模型预测可以通过组合的基因组和表型测量进行测试。我们的工作确定了交叉反应性作为多样性和共同进化结果的重要调节器，并揭示了生态反馈在模式形成系统中的显着作用，该系统驱动进化向不同于红皇后持续循环的非稳态发展。
2019-07-29 cond-mat.soft nlin.PS physics.bio-ph
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
Optimal evolutionary decision-making to store immune memory
适应性免疫系统提供了一组不同的分子，可以对多种病原体产生特异性反应。记忆是适应性免疫的一个关键特征，它使生物体在再次感染时更容易做出反应。然而，记忆细胞的分化仍然是最不了解的细胞命运决定之一。在这里，我们引入了一个数学框架来描述存储记忆的最佳策略，以最大限度地提高生物体一生中免疫反应的效用。我们表明，记忆的产生应积极调节免疫受体的亲和力和交叉反应性之间的平衡，以有效地保护对不断变化的病原体。此外，我们预测记忆的特异性应该取决于生物体的寿命，寿命较短的生物体与较少的病原体接触应该储存更多的交叉反应记忆。我们的框架提供了一个基线，以衡量免疫记忆的效力，根据生物体与病原体的共同进化历史。
2021-04-12 physics.bio-ph q-bio.PE q-bio.QM
Torus bifurcations, isolas and chaotic attractors in a simple dengue model with ADE and temporary cross immunity
我们分析了病原体竞争菌株的流行病学模型，因此，由于菌株与先前获得的免疫力的相互作用，第一次与第二次感染的传播差异，如登革热（在登革热中称为抗体依赖性增强，ADE）。这样的模型显示出丰富多样的动态，通过分叉确定性的混乱。包括临时交叉免疫，甚至扩大了参数范围的混沌吸引子，也引起了各种共存的吸引子，这是很难识别的标准数值分岔程序使用连续方法。一个组合的技术，包括经典的分岔图和李雅普诺夫指数谱，必须应用比较，以进一步了解这样的动力学结构。在这里，我们提出了第一次多参数的研究，在一系列的生物学合理的价值登革热。多菌株与免疫系统的相互作用预计也会对其他疾病的流行病学产生影响。
2008-06-27 q-bio.PE q-bio.QM
Pathogen diversity emerging from coevolutionary dynamics in interconnected systems
Università degli studi di Padova（帕多瓦大学）；INFN, Sezione di Padova（意大利国家核物理研究所帕多瓦分部）；National Biodiversity Future Center（国家生物多样性未来中心）；Padua Center for Network Medicine, University of Padua（帕多瓦大学网络医学中心）
本文研究了病原体在共进化动态中的多样性，通过构建多尺度模型，分析宿主免疫记忆和异质接触对传染病传播和抗原性差异的影响，揭示了宿主异质性对病原体多样性及流行病持续性的影响。
2026-03-31 q-bio.PE
The Impact of Past Epidemics on Future Disease Dynamics
许多病原体主要通过感染宿主和易感宿主之间的直接接触传播。因此，人群的接触模式或接触网络从根本上塑造了流行病的进程。虽然有一个强大的和不断增长的理论，在网络中的单一流行病的动力学，我们知道的很少网络结构的影响，长期的流行病或地方病的传播。对于像流感这样的季节性疾病，病原体反复返回到具有复杂和不断变化的易感性模式和通过先前感染获得的免疫力的人群中。在这里，我们开发了两种数学方法来模拟连续的季节性爆发的部分免疫感染的接触异质性的人口。使用渗透理论的方法，我们考虑了泄漏免疫，其中所有先前感染的个体获得部分免疫，和完美免疫，其中一部分先前感染的个体完全免疫。通过重组宿主人口中流行病学活跃的部分，这些疾病限制了未来爆发的可能性。我们推测，这些动态可能导致进化压力，以增加传染性。
2009-10-12 q-bio.PE q-bio.QM
Jointly estimating transmissibility and prior immunity from epidemic time series
McMaster University（麦克马斯特大学）；Sorbonne Université（索邦大学）
研究利用与疫情动量相关的守恒定律，从单个疫情时间序列中分离传播率与先验免疫力，分别推断\(R_0\)和\(x^-\)，通过随机模拟测试及对1918年流感大流行的重新评估得出相关数据。
2026-09-09 q-bio.PE q-bio.QM
The emergence of a virus variant: dynamics of a competition model with cross-immunity time-delay validated by wastewater surveillance data for COVID-19
我们考虑一种病毒在人群中传播的动力学，这种病毒产生一种突变株，这种突变株能够感染被已建立株感染的个体。临时交叉免疫包括使用时间延迟，但发现这是一种无害的延迟。当两个菌株相互竞争时，我们给出了保证无病平衡点和两个边界平衡点局部和全局渐近稳定的充分条件。结果表明，由于新生菌株的免疫逃避，新生菌株的繁殖数必须显著低于已建立菌株的繁殖数，才能保证仅建立菌株边界平衡的局部稳定性.为了分析唯一的共存平衡，我们应用一个准稳态参数，以减少完整的模型到一个二维的表现出全局渐近稳定的建立应变唯一的平衡或全局渐近稳定的共存平衡。我们的研究结果表明，这两种菌株的基本繁殖数支配的整体动态，但在非平凡的方式，由于包括交叉免疫。该模型被应用于研究SARS-CoV-2 Delta变体的出现，在阿尔法变体的存在下，使用来自美国马萨诸塞州鹿岛处理厂的废水监测数据。
2023-02-15 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
Antibody-mediated cross-linking of gut bacteria hinders the spread of antibiotic resistance
身体是多种微生物群的家园，主要在肠道中。耐药细菌是通过抗生素治疗选择的，一旦耐药性在宿主群体中广泛传播，抗生素就变得毫无用处。在这里，我们开发了一个多尺度模型的抗生素使用和耐药性传播之间的相互作用在宿主人群中，专注于一个重要方面的宿主内免疫。肠道中分泌的抗体在细菌分裂时束缚细菌，产生细菌的克隆簇。我们证明，免疫驱动的细菌聚类可以阻碍一种新的耐药菌株在宿主群体中的传播。我们量化了这种效应，无论是在耐药性预先存在的情况下，还是在获得新的耐药性突变是细菌传播所必需的情况下。我们进一步表明，当免疫宿主是沉默的携带者，并且不太可能得到治疗和/或有更多的接触时，可以抵消通过聚类减少传播。我们证明了我们的研究结果的鲁棒性，包括随机宿主内细菌生长，抗性的健身成本，及其补偿。我们的研究结果强调了免疫与抗生素耐药性传播之间相互作用的重要性，并支持基于疫苗的策略来对抗抗生素耐药性。
2019-03-13 physics.bio-ph q-bio.CB q-bio.PE
Prevalence and the rate of antigenic evolution are jointly determined in an eco-evolutionary SIR model
University of New Mexico（新墨西哥大学）；University of Pennsylvania（宾夕法尼亚大学）
本研究分析生态-进化SIR模型，发现抗原进化速度与流行率相互制约，并扩展至宿主死亡情形，揭示毒力与感染规模的关联。
2026-09-28 math.AP math.DS nlin.PS
