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Die Zuckerkrankheit (Diabetes mellitus) gilt als eine der wichtigsten Krankheiten, die eine große Zahl von Menschen betrifft und sich weltweit in rasantem Tempo ausbreitet. Die Gründe für Diabetes sind vielfältig und liegen unter anderem in der Ernährung und dem Mangel an körperlicher Betätigung. Eines der kompliziertesten und wichtigsten physiologischen Kontrollsysteme des Menschen ist das Glukose-Insulin-Regulationssystem. Die biologischen Hormonwirkungen, die die Glukosehomöostase im menschlichen Körper bewirken, um den Glukose-Insulin-Spiegel auf normale Werte zu regulieren, werden in diesen Modellen als Parameter berücksichtigt. Es ist sehr wichtig, einen Einblick in diese Art von komplexer Situation zu bekommen. Aufgrund von moralischen Fragen, physiologischen Einschränkungen und hohen Kosten für Experimente am Menschen ist die mathematische Modellierung ein bekannter Ansatz, um auf sichere und praktische Weise zuverlässige Daten für Krankheiten zu erhalten. In dieser Arbeit wurden neue mathematische Modelle des Glukose-Insulin-Regulationssystems mit Hilfe von Differentialgleichungen und statistischen Techniken vorgeschlagen, wobei reale Parameter wie biologische hormonelle Wirkungen usw. berücksichtigt wurden.
About the author
Deepak Kumar est professeur à l'école d'ingénierie et de technologie (sciences appliquées), Manav Rachna International Institute of Research and Studies (MRIIRS), Inde.Sandhya Singh est titulaire d'un doctorat en mathématiques du MRIIRS, en Inde.Pooja Khurana est professeur associé à l'école d'ingénierie et de technologie (sciences appliquées), MRIIRS, Inde.
