用于估计 SARS-CoV-2 诊断与亚基因组 RNA 病毒动力学及血清转化的联合贝叶斯层次模型
应用统计
2023-07-27 v1 生物大分子
统计方法学
摘要
理解严重急性呼吸综合征冠状病毒 2（SARS-CoV-2）的病毒动力学和免疫抗体对于制定更好的 COVID-19 治疗与预防策略至关重要。在此，我们提出一个贝叶斯层次模型，该模型联合估计反映 SARS-CoV-2 基因组物质的诊断 RNA 病毒载量、反映活跃病毒复制的亚基因组 RNA（sgRNA）病毒载量，以及反映抗体存在的血清转化速率与时机。我们提出的方法考虑了两类病毒载量之间的动力学关系与相关结构，允许在病毒载量与抗体数据之间借用信息，并识别病毒载量特征与血清转化倾向的潜在相关因素。我们通过应用于 COVID-19 PEP 研究展示了该联合模型的特征，并进行了交叉验证以说明模型对仅有诊断病毒载量数据的个体填补 sgRNA 病毒轨迹的能力。
引用
@article{arxiv.2301.03714,
title = {A joint Bayesian hierarchical model for estimating SARS-CoV-2 diagnostic and subgenomic RNA viral dynamics and seroconversion},
author = {Tracy Q. Dong and Elizabeth R. Brown},
journal= {arXiv preprint arXiv:2301.03714},
year = {2023}
}