细胞增殖与死亡的多阶段模型：用 Erlang 分布追踪细胞分裂

在体外或体内受刺激的淋巴细胞群随细胞分裂而增长。随机模型是合适的，因为一些细胞经历多轮分裂，一些死亡，而相同条件下同类型的其他细胞根本不分裂。若单个细胞行为独立，可设想每个细胞从分裂时间的密度函数中抽样。在数学和计算工作中最方便的选取——指数密度，高估了短分裂时间的概率。我们考虑一个产生分裂时间的 Erlang 分布和死亡时间的指数分布的多阶段模型。由此产生的竞争命运动力学是一种胞系（cyton）模型。使用近似贝叶斯计算，我们将模型与已发表的、在将 CFSE 标记的 OT-I 和 F5 T 细胞转移到淋巴细胞减少小鼠后获得的细胞计数进行比较。死亡速率假设随代次（分裂次数）线性缩放，且未分裂细胞（第$0$代）的阶段数与至少分裂一次的细胞（代次大于零）不同。后验分布中偏好多阶段，且首次分裂的平均时间长于后续分裂的平均时间。