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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
病毒在感染過程中會經歷事件發生時間和順序的選擇性壓力，以最大限度地增加它們產生的可存活後代的數量。此外，它們可能會經歷所遇到的細胞環境的變化，因為單一真核細胞可以表現出細胞間基因表現的變化。這導致了病毒複製時必須面對的動態表型景觀。為了檢查面對這種可變情況的病毒所表現出的複製動態，我們開發了一種方法，將病毒感染的隨機機制模型與高通量單細胞脊髓灰質炎病毒感染實驗的延時成像數據進行擬合。該模型的機械參數提供了與病毒細胞內動力學相關的幾個方面的估計。我們檢查參數估計值的分佈並評估其變異性，以深入了解病毒生長動力學變異性的根本原因。我們也將我們的模型適合在各種藥物治療下進行的實驗，並檢查哪些參數在這些條件下有所不同。我們發現與翻譯和早期病毒複製過程相關的參數對於模型捕捉實驗觀察到的動態至關重要。總的來說，我們的結果表明，不同處理下產生的病毒生長數據的差異很大程度上可以透過複製過程早期發生的步驟來捕獲。