Modeling spatial waves of Wolbachia invasion for controlling mosquito-borne diseases
University of Texas at San Antonio（圣安东尼奥德克萨斯大学）；Tulane University（杜兰大学）
本研究构建反应扩散型偏微分方程模型，刻画Wolbachia蚊媒感染入侵的“临界气泡”阈值与行波特性，量化参数影响，为蚊媒疾病防控的感染蚊释放策略设计提供依据。
2021-08-24 q-bio.PE
Modeling strict age-targeted mitigation strategies for COVID-19
我们使用一个简单的类SIR流行病模型，该模型整合了美国已知的年龄接触模式，以模拟针对年龄的缓解策略对COVID-19类流行病的影响。我们发现，在以群体免疫为终点的策略中，严格的年龄目标缓解策略有可能大大降低死亡率和ICU利用率。
2020-04-08 q-bio.PE
Modeling Medea gene-drive population replacement: thresholds and release strategies
University of Texas at San Antonio（圣安东尼奥德克萨斯大学）
本研究建立埃及伊蚊中 Medea 基因驱动的连续时间模型，分析其平衡点、稳定性及双稳态释放阈值，并通过敏感性分析和分批释放模拟，为野外种群替换提供策略指导。
2026-09-09 math.DS q-bio.PE
Modeling the transmission of Wolbachia in mosquitoes for controlling mosquito-borne diseases
我们开发并分析了一个常微分方程模型，以评估用沃尔巴克氏体细菌感染蚊子以控制正在进行的蚊媒流行病（如登革热、基孔肯雅病和寨卡病毒）的潜在有效性。沃尔巴克氏体是一种天然的寄生微生物，可以阻止蚊子体内有害病毒的增殖，减少疾病的传播。在野生蚊子种群中维持母体传播的沃尔巴克氏体的感染是困难的，因为沃尔巴克氏体感染的蚊子的适应性降低和细胞质不相容性限制了母体传播。只有当受感染蚊子的比例超过最低阈值时，感染才会持续。我们的两性蚊子模型通过考虑异性传播、雌性蚊子的多个怀孕状态和水生生命阶段来捕捉复杂的传播周期。我们确定了重要的无量纲数和分析的临界阈值条件获得持续的沃尔巴克氏体感染的自然人群。这种阈值效应的特征在于微分方程系统的三个共存平衡点的后向分支：稳定的无病平衡点，不稳定的中间感染地方病平衡点和稳定的高感染地方病平衡点。我们对流行病学和环境参数进行敏感性分析，以确定它们对沃尔巴克氏体传播和流行的相对重要性。我们还比较了不同的综合缓解策略的有效性，并观察到建立沃尔巴克氏体感染的最有效的方法是首先减少自然蚊子，然后释放受感染的男性和怀孕的女性。自然种群的最初减少可以通过残留喷洒或诱蚊产卵器来实现。
2017-08-09 math.DS q-bio.PE
Modeling the Temporal Population Distribution of Ae. aegypti Mosquito using Big Earth Observation Data
超过50%的世界人口面临蚊媒疾病的风险。女性Ae。埃及蚊子传播寨卡病毒、登革热和基孔肯雅病毒。这些疾病的传播与病媒数量呈正相关，而病媒数量取决于生物和非生物环境因素，包括温度、植被状况、湿度和降水量。为了防止病毒爆发，需要关于病媒种群的信息。为此目的，地球观测数据提供了快速、有效和经济上可行的手段来估计有关的环境特征。在这项工作中，我们提出了一个时间分布模型的成年女性Ae。联合使用归一化差异植被指数、归一化差异水指数、地表温度（白天和夜间）以及从EO数据中提取的降水信息，对埃及蚊子进行了监测。该模型分别适用于三个不同的病媒控制和现场数据收集条件制度期间获得的数据，并用于解释这些制度的环境变量的贡献的差异。为此，随机森林（RF）回归技术和非线性特征的重要性排名的基础上，平均减少杂质（MDI）的实现。为了证明该模型的鲁棒性，我们将其与其他机器学习技术和统计模型进行了比较。我们的研究结果表明，对于手头的任务，机器学习技术的表现优于线性统计模型，RF表现最好。通过对RF中基于MDI的所有特征的重要性进行排名，并选择包含最多信息的子集，可以获得更简约但同样有效和可解释的模型。
2019-11-26 q-bio.PE q-bio.QM stat.AP
Vector-borne disease risk indexes in spatially structured populations
在对城市病媒传播疾病实施预防和控制战略时，存在经济和物质上的限制。因此，人们越来越关注和关注卫生机构可以遵循的有效战略和法规，以减少登革热，寨卡和基孔肯雅等病毒的迫在眉睫的影响。这包括熏蒸，消毒，减少孵化场，捡垃圾，宣传活动。在设计控制策略时出现的一个基本问题是这些策略应该关注哪些以及在哪里。换句话说，人们想知道是预防传染病还是减少病媒种群，以及在城市的哪个地区更有效。在这项工作中，我们基于补丁之间二次病例的想法提出了风险指数。因此，它们考虑到了人类的流动性，并指出哪一片更有可能成为疾病传播的走廊，哪一片更脆弱。它们还可以指示孵化场控制将减少更多潜在病例数量的社区。为了说明这些指标的有用性，我们在一个数学模型中运行了一组数值模拟，该模型考虑了城市流动性和城市各地区之间的人口密度差异。如果i是一个特定的邻域，则传输风险指数TR_i测量由该邻域中的主机引起的潜在二次病例。病媒传播风险指数VTR_i衡量由病媒引起的潜在继发病例。最后，脆弱性风险指数VR_i测量邻近区域中的潜在二次病例。传播指数可用于在实施预防和控制措施时给予某些社区地理优先权。另一方面，脆弱性指数可用于开展监测运动或公共卫生投资。
2017-10-11 math.DS q-bio.PE
Dynamics and control of maize infection by Busseola fusca: multi-seasonal modeling and biocontrol strategies
针对撒哈拉以南非洲玉米茎螟虫害问题，构建脉冲微分方程多季节模型分析其种群动态与防治，结合Floquet理论与模拟验证不同耕作条件下捕食者释放的最优生物防治策略。
2025-03-20 q-bio.PE
Mechanistic modeling of African swine fever: A systematic review
非洲猪瘟（ASF）的蔓延对全球养猪业构成严重威胁。了解传动系统的动态特性，例如通过机械建模，对于设计有效的控制策略至关重要。对多个流行病学和模型特征的文献进行了检查。通过使用系统发育软件创建邻接树来确定模型亲缘关系。在符合纳入条件的34篇文章中，确定了四个主要建模目标：估计传播参数（11项研究），评估传播的决定因素（7），检查假设爆发的后果（5），评估替代控制策略（11）。估计的传输参数变化很大，模型之间的参数假设。通常考虑对流行病学和生态学参数的不确定性，以评估对模型感染轨迹的影响。几乎所有的模型都是宿主特异性的，正在为家猪或野猪〈动〉<动>开发，尽管事实证明家猪和野猪〈动〉<动>之间的溢出事件在ASF爆发中起重要作用。开发包含此类传播途径的模型至关重要。所有比较的控制策略都是先验定义的，未来的模型应该建立在许多控制方法中确定最佳贡献。此外，对照如何协同执行控制战略，对竞争中的控制战略进行了审查。虽然比较策略有利于识别控制方法的等级顺序功效，但这种结构并不一定决定所有可用策略的最有效组合。为了使ASFV模型能够有效地支持全球控制ASFV的决策，需要解决这些建模限制。
2021-04-29 q-bio.PE
Mathematical Modeling of Dengue Epidemic: Control Methods and Vaccination Strategies
就死亡和经济成本而言，登革热是世界上最重要的传染病之一。因此，建立登革热的数学模型，对于了解登革热的动力学过程，提出控制方法，有效地干预登革热的传播具有重要的意义。在这项工作中，控制策略，试图消除埃及伊蚊，以及疫苗接种运动的建议进行评估。在我们的数学模型中，机械控制是通过一个离散的函数，代表消除滋生的影响，通过环境支持能力。使用杀虫剂和杀幼虫剂进行化学防治。通过从易感区室中取出与接种率成比例的一部分个体并将其转移到恢复区室来研究接种的有效性。我们的主要发现是，登革热流行只有通过使用免疫疫苗才能根除，因为针对病媒的控制措施不足以阻止疾病传播。即使受感染的蚊子被从系统中消除，易感蚊子仍然存在，受感染的人导致登革热在人群中重新出现。
2015-08-05 math.DS q-bio.PE
Modeling Control, Lockdown \& Exit Strategies for COVID-19 Pandemic in India
COVID-19是一种病毒性传染病，已迅速成为全球大流行病，感染了数百万人，全球死亡人数众多。这种疾病的症状差别很大。根据症状，感染者大致分为两类，即无症状和有症状。无症状的人表现出轻微或没有症状，但继续将感染传播给其他健康的人。无症状感染的这一特殊方面构成了管理和控制传染病传播的主要障碍。在本文中，我们试图在各种干预策略下对COVID-19在印度的传播进行数学建模。我们认为SEIR型流行病学模型，与印度特定的社会接触矩阵代表接触结构之间的人口的不同年龄组。各种因素的影响，如渐近个人的存在，封锁策略，社会距离的做法，隔离，和住院的疾病传播进行了广泛的研究。我们模型的数值模拟与印度截至2020年5月15日的COVID-19真实数据相匹配，以估计模型参数。我们的分区锁定模型被认为对2020年7月20日做出了不错的预测。
2020-07-22 physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling sexual selection in Túngara frog and rationality of mate choice
青蛙Engystomops pustulosus的雄性会发出简单和复杂的叫声来引诱雌性，这是一种间性选择的方式。复杂的叫声比简单的叫声能使雄性获得更大的繁殖成功。然而，这种复杂的叫声对这些两栖动物的主要捕食者--蝙蝠Trachops sporessus--也更有吸引力。因此，作为M.瑞恩认为，这种复杂的叫声让青蛙在繁殖成功和捕食之间保持平衡。在本文中，我们首先提出模型的比例简单到复杂的调用作为一个对称的游戏的两个战略。我们还提出了一个模型与三种策略（简单的呼叫者，复杂的呼叫者和安静的男性），在那里我们评估的效果，男性保持安静，拦截女性，这将发挥作用的性内选择。我们分析了我们提出的模型的复制子方程的稳定点。假设男性的决定考虑到生殖成功和捕食之间的这种权衡，我们的模型再现了文献中报道的观察到的行为，最小的假设参数。从三种策略模型中，我们验证了只要安静的雄性拦截雌性的比率高，安静的策略只能与简单策略和复杂策略共存。因此，肿囊拟狭口蛙的繁殖策略是合理的。
2016-10-13 q-bio.PE
Modeling of Pneumococcal and Respiratory Syncytial Virus Pneumonia: An Epidemiological Review, with Statistical Inference
Indian Institute of Technology Kanpur（坎普尔印度理工学院）；National Disease Modelling Consortium, Indian Institute of Technology Bombay（孟买印度理工学院国家疾病建模联盟）
本文通过确定性和随机性模型分析肺炎链球菌和呼吸道合胞病毒肺炎的传播与疫苗效果，为优化免疫策略提供流行病学依据。
2026-04-13 q-bio.PE
Control Intervention Strategies for Within-Host, Between-Host and their Efficacy in the Treatment, Spread of COVID-19 : A Multi Scale Modeling Approach
本研究提出多尺度模型连接COVID-19宿主内与宿主间动态，评估不同干预策略疗效，发现药物联合免疫疗法及环境清洁与社交距离的综合策略最优，可有效降低基本再生数与病毒传播。
2020-09-24 math.DS q-bio.PE
Dynamic Competing Risk Modeling COVID-19 in a Pandemic Scenario
2019冠状病毒病（COVID-19）在美国的出现迫使联邦和地方政府实施遏制措施。此外，情况的严重性引发了研究和临床社区的参与，目的是开发有效的疾病治疗方法。本文提出了一个时间动态预测模型与竞争风险的感染个体，并开发了一个简单的工具，政策制定者比较不同的策略，在何时实施最严格的遏制措施，以及不同的治疗方法可以增加或抑制感染病例。比较了两种遏制策略：（1）可以长期满足公民需求的恒定遏制策略和（2）严格级别随时间变化的自适应遏制策略。我们考虑如何有效的治疗疾病可以影响在大流行的情况下的动态。为了举例说明，我们考虑一个人口为280万，初始感染病例为200例的地区，假设死亡率为4%，而如果有新药，死亡率为2%。我们的研究结果表明，与恒定的遏制策略相比，自适应遏制策略缩短了爆发长度，减少了每日最大病例数。这一点，加上有效的治疗计划，可以最大限度地降低死亡率。
2020-07-01 q-bio.PE
Modeling the spread of COVID-19 pandemic in Morocco
如今，2019冠状病毒病（COVID-19）对全球公共卫生和经济构成了巨大威胁。不幸的是，目前还没有治疗这种疾病的有效药物。为此，多个国家已采取多种预防性干预措施，以避免COVID-19的传播。在这里，我们提出了一个延迟的数学模型来预测COVID-19在摩洛哥的流行趋势。对模型的参数估计和敏感性分析进行了严格的研究。此外，提出了数值模拟，以测试摩洛哥当局实施的预防措施和战略的有效性，并帮助决策者和公共卫生管理部门制定这样的战略。
2020-10-08 q-bio.PE
Multistage spatial model for informing release of Wolbachia-infected mosquitoes as disease control
Department of Mathematics, University of Texas at San Antonio（德克萨斯大学圣安东尼奥分校数学系）
本研究构建了纳入蚊子生命阶段与空间异质性的Wolbachia传播偏微分方程模型，提出“临界气泡”阈值，量化了阈值与感染波速度的影响因素，并通过数值模拟给出了优化的Wolbachia感染蚊子释放策略。
2024-11-27 q-bio.PE
Modeling and Optimization of Epidemiological Control Policies Through Reinforcement Learning
Chatham High School（查塔姆高中）
本研究结合SEIRD流行病学模型与深度双循环Q网络，训练强化学习智能体优化疫情控制策略，在降低感染率的同时减轻经济影响。
2024-01-25 cs.AI q-bio.PE
