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内容形式：摘要译文
针对纵向 RT-qPCR 数据进行模型选择时，核心问题是：拟合程度的改善是否足以证明更复杂的宿主体内模型所增加的参数是合理的。我们利用美国国家篮球协会（NBA）队列中 SARS-CoV-2 循环阈值（Ct）测量数据重建的感染波次，比较了靶细胞限制模型（TIV）、引入隐蔽期的扩展模型（TEIV）以及分数阶 TIV 模型（fr-TIV）。采用混合全局—局部优化方法，通过最大化右删失高斯似然，在 Ct 尺度上对每条轨迹进行拟合。模型选择主要依据由删失似然计算得到的小样本校正赤池信息准则（AICc）；同时，使用赤池信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）评估结果对信息准则选择的稳健性。在 868 条可评估轨迹中，基于未惩罚似然的排序显示，TEIV 在 34.0% 的轨迹中为明确的最优拟合模型，fr-TIV 和 TIV 的相应比例分别为 30.2% 和 3.3%；其余 32.5% 的轨迹中，各模型的拟合表现基本相当。考虑模型复杂度后，AICc 在 97.8% 的轨迹中明确支持 TIV，在 0.5% 的轨迹中明确支持 fr-TIV，另有 1.7% 的轨迹中各模型基本持平；TEIV 在任何轨迹中均未成为明确的最优模型。因此，对于这些持续时间短、采样稀疏且仅包含 Ct 测量值的轨迹，TIV 提供了证据支持最充分的简约有效描述。这并不意味着隐蔽期或类记忆动力学在生物学上不存在，而是表明，鉴于这些数据所包含的信息有限，标准信息准则更倾向于支持较简单的 TIV 模型。
关键词：SARS-CoV-2 · 宿主体内病毒动力学 · 模型选择 · 靶细胞限制模型 · 删失似然 · 赤池信息准则
原文链接：https://www.biorxiv.org/content/10.64898/2026.10.15.759195v1?rss=1