感染の多重度

任意の細胞に入るウイルスまたは細菌の実際の数は統計的プロセスです。 細胞がn{\displaystyle n{\displaystyle n}を吸収する確率}

MのMOIを接種したときのウイルス粒子または細菌{\displaystyle m}

ポアソン分布を使用して、特定の母集団に対して計算できます。 ポアソン分布のこの適用は、EllisとDelbrückによって適用され、記述されました。 P(n)=m n≤e−m n! {\displaystyle P(n)={\frac{m^{n}\cdot e^{-m}}{n!P P（n）=\frac{m^n\cdot e^{-m}}{n！}

ここで、m{\displaystyle m}

は感染またはMOIの多重度、n{\displaystyle n}である。}

p(n){\displaystyle P(n)}

は、感染標的（細胞）がn{\displaystyle n}によって感染する確率である。}

感染性病原体。

実際、問題のウイルスまたは細菌の感染性はこの関係を変えるだろう。 これを回避する1つの方法は、ウイルスのプラーク形成ユニットのような厳密なカウントではなく、感染性粒子の機能的定義を使用することです。

例えば、1のMOI（細胞あたり1つの感染性ウイルス粒子）が細胞集団に感染するために使用される場合、細胞が感染しない確率はP（0）=36.79％{\displaystyle P（0）=36.79％{\displaystyle P（0）=36.79％{\displaystyle P（0）=36.79％{\displaystyle P（0）=36.79％{\displaystyle P（0）=36.79(0)=36.79\%}

, そして、それが単一の粒子に感染する確率はP（1）=36です。79%(1)=36.79\%}

, 2つの粒子によってP(2)=18.39%{\displaystyle P(2)=18.39\%}

, 3つの粒子によってP(3)=6.13%{\displaystyle P(3)=6.13\%}

, というように。

与えられたMOIを接種した結果感染する細胞の平均割合は、単純にP(n>0)=1−P(0){\displaystyle P(n>0)=1-P(0)であることを実現することによって得ることができる。(0)}

. したがって、MのMOIを接種した後に感染する細胞の平均画分{\displaystyle m{\displaystyle m{\displaystyle m{\displaystyle m{\displaystyle m{\displaystyle m{\displaystyle m{\displaystyle m}

P(n>0)=1−P(n=0)=1−m0≤e−m0! =1−e−m{\displaystyle P(n>0)=1−P(n=0)=1−{\frac{m^{0}\cdot e^{-m}}{0!\P（n0）=1-P（n=0）=1-\frac{m^0\cdot e^{-m}}{0！}=1-e^{-m}

これはm{\displaystyle m{\displaystyle m{\displaystyle m}}にほぼ等しい。}

m≥1{\displaystyle m\ll1}

の小さな値に対して。

ＭＯＩが増加するにつれて、少なくとも１つのウイルス粒子に感染した細胞の割合も増加する。