Data-driven multi-scale mathematical modeling of SARS-CoV-2 infection reveals heterogeneity among COVID-19 patients.

Wang, Shun; Hao, Mengqian; Pan, Zishu; Lei, Jinzhi; Zou, Xiufen

Wang, Shun; Hao, Mengqian; Pan, Zishu; Lei, Jinzhi; Zou, Xiufen.

Afiliación

Wang S; School of Mathematics and Statistics, Wuhan University, Wuhan, China.
Hao M; Hubei Key Laboratory of Computational Science, Wuhan University, Wuhan, China.
Pan Z; School of Mathematics and Statistics, Wuhan University, Wuhan, China.
Lei J; Hubei Key Laboratory of Computational Science, Wuhan University, Wuhan, China.
Zou X; State Key Laboratory of Virology, College of Life Sciences, Wuhan University, Wuhan, China.

PLoS Comput Biol ; 17(11): e1009587, 2021 11.

Article en En | MEDLINE | ID: mdl-34818337

Asunto(s)

COVID-19/etiología; SARS-CoV-2; Antivirales/uso terapéutico; COVID-19/inmunología; COVID-19/terapia; Biología Computacional; Simulación por Computador; Progresión de la Enfermedad; Interacciones Microbiota-Huesped/inmunología; Humanos; Interferón Tipo I/biosíntesis; Activación de Linfocitos; Modelos Inmunológicos; Modelos Estadísticos; Pandemias/estadística & datos numéricos; Pronóstico; SARS-CoV-2/inmunología; SARS-CoV-2/patogenicidad; Índice de Severidad de la Enfermedad; Linfocitos T/inmunología; Resultado del Tratamiento

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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: SARS-CoV-2 / COVID-19 Tipo de estudio: Guideline / Prognostic_studies / Risk_factors_studies Límite: Humans Idioma: En Revista: PLoS Comput Biol Asunto de la revista: BIOLOGIA / INFORMATICA MEDICA Año: 2021 Tipo del documento: Article País de afiliación: China Pais de publicación: Estados Unidos

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