Modelling SARS-CoV-2 epidemics via compartmental and cellular automaton SEIRS model with temporal immunity and vaccination
Yukhnovskii Institute for Condensed Matter Physics of the National Academy of Sciences of Ukraine（乌克兰国家科学院尤赫诺夫斯基凝聚态物理研究所）；Institute of Applied Mathematics and Fundamental Sciences, Lviv Polytechnic National University（利沃夫国立理工大学应用数学与基础科学研究所）
本文研究了具有时间免疫力和疫苗接种的 SEIRS 模型，分析了流行病动态控制方法，并探讨了社会距离对疫情发展的影响。
2026-03-30 q-bio.PE
The Effectiveness of Strategies to Contain SARS-CoV-2: Testing, Vaccinations, and NPIs
为了减缓CoViD-19大流行的传播，世界各国政府制定了一系列限制疾病传播的政策。最初，这些措施侧重于非药物干预;最近，疫苗接种和大规模快速检测开始发挥重要作用。这项研究的目的是解释这些政策对确定大流行进程的量化影响，考虑到季节性或具有不同传播特征的病毒株等因素。为此，该研究开发了一个基于代理的模拟模型，该模型使用德国第二波和第三波CoViD-19大流行的数据进行估计。该论文发现，在疫苗接种率从5%上升到40%的时期，大规模快速检测对减少感染人数的影响最大。频繁的大规模快速检测应该仍然是遏制CoViD-19战略的一部分;它可以取代许多非药物干预措施，这些措施对个人，社会和经济造成的成本要大得多。
2021-06-22 econ.GN q-bio.PE q-fin.EC
Mutation and SARS-CoV-2 strain competition under vaccination in a modified SIR model
COVID-19疫情在全球范围内引发的危机，令人日益关注可能逃避疫苗提供的免疫反应的SARS-CoV-2变种的不断出现。由于突变而出现新的变异，随着病例的积累，出现令人担忧的变异的可能性增加。在这篇文章中，我们提出了一个修改后的SIR模型与减弱的免疫力，捕获竞争的两个菌株类的传染病的疫苗接种的影响下，一个高度传染性和致命的菌株类出现在以前的菌株由于突变。当这些菌株争夺有限的易感个体供应时，疫苗效率的变化可能会以一种重要的方式影响疾病的行为，导致复杂的结果。我们构造了包含疾病内在参数的参数空间，并使用疫苗效率作为控制变量。我们发现不同类型的跨临界分岔地方病不动点和无病平衡，并确定一个区域的应变竞争，两个应变类共存在一个短暂的时期。我们表明，一个菌株可以被消灭，无论是由于应变竞争或疫苗接种，我们得到的临界值的疫苗，以消除疾病的效率。使用公开报道的数据估计的参数的数值研究同意我们的理论结果。我们的数学模型可以作为一种工具，定量评估疫苗接种政策的竞争和新兴菌株使用的传染病流行的动态。
2022-10-13 nlin.CD physics.soc-ph q-bio.PE
Vaccination compartmental epidemiological models for the delta and omicron SARS-CoV-2 variants
本文面向 delta 与 omicron 变异株构建纳入疫苗接种的仓室流行病学模型，并利用安达卢西亚和瑞士的死亡及住院数据验证其拟合与预测能力。
2023-04-20 q-bio.PE
Optimized numerical solutions of SIRDVW multiage model controlling SARS-CoV-2 vaccine roll out: an application to the Italian scenario
在SARS-CoV-2大流行的背景下，数学建模在预测、模拟情景和评估预防性政治、社会和药物措施的影响方面发挥了重要作用。最优控制理论可以成为一个有用的工具，它以坚实的数学基础为基础，以尽可能快地消除大流行病的方向规划疫苗接种运动。这项工作的目的是探索规划疫苗接种活动的最佳优先顺序，以实现特定目标，如在固定时间内减少各年龄段的感染、死亡和住院人数。为此，我们引入了一个年龄分层的类SIR流行病房室模型，该模型建立在一个抽象框架中，用于模拟两剂疫苗接种活动，并与COVID 19疾病的描述一起构思。总的来说，我们正式的最优控制框架，采用该模型作为状态问题，通过采取行动的疫苗剂量的管理。一个广泛的运动的数值测试，在意大利的情况下，并校准现有的数据从Dipartimento di Protezione Civile Italiana，表明所提出的框架可以是一个有价值的工具，以支持规划的疫苗接种活动，最大限度地减少特定的目标。
2022-10-31 math.OC q-bio.PE
In light of the continuing emergence of new SARS-CoV-2 variants and vaccines, we create a simulation framework for exploring possible infection trajectories under various scenarios. The situations of primary interest involve the interaction between three components: vaccination campaigns, non-pharmaceutical interventions (NPIs), and the emergence of new SARS-CoV-2 variants. Additionally, immunity waning and vaccine boosters are modeled to account for their growing importance. New infections are generated according to a hierarchical model in which people have a random, individual infectiousness…
2022-01-07 q-bio.PE q-bio.QM
Endemic Oscillations for SARS-CoV-2 Omicron -- A SIRS model analysis
本文将含恒定接种和免疫衰减的 SIRS 模型映射至 Hethcote 经典模型，推导地方性分岔统一公式，并据此指出 Omicron 或难避免阻尼式地方性振荡。
2023-05-30 math.DS physics.soc-ph q-bio.PE
Interplay between COVID-19 vaccines and social measures for ending the SARS-CoV-2 pandemic
COVID-19疫苗的开发和授权为消除社区传播提供了最清晰的途径，从而结束了持续的SARS-CoV-2大流行。然而，疫苗接种的有限速度引发了一个问题，即我们必须在多大程度上继续坚持戴口罩和保持社交距离等社会干预措施？为了解决这个问题，我们开发了一个新冠肺炎传播的数学模型，其中包括疫苗动力学和社会流行病学参数。我们使用该模型研究了疾病控制和根除的两个重要指标，有效生殖数$R_t$和重症监护病房（ICU）病例量峰值，以及三个关键参数：社会措施依从性，疫苗接种率和疫苗接种覆盖率。我们的研究结果表明，由于疫苗接种速度缓慢，社会措施必须由大部分人口维持，直到有足够比例的人口接种疫苗，以消除大流行病。相比之下，随着社会措施的减少，医院重症监护室的病例将大大超过容量，导致可避免的生命损失增加。这些发现强调了疫苗接种和社会保护措施之间的复杂相互作用，并表明在疫苗规模扩大以允许发展可持续地结束或控制SARS-CoV-2所需的群体免疫力的同时继续采取一定程度的社会措施的实际重要性。
2021-03-06 physics.soc-ph q-bio.PE
Vaccine efficacy and SARS CoV 2 control in California and USA during the session 2020 2026: A modeling study
除了保持健康预防措施外，接种疫苗是预防SARS-CoV-2的唯一方法，尽管迄今为止还没有临床证明100%有效的疫苗。在现阶段，为了阻止这场大流行的碎片，专家们需要知道疫苗有效率阈值的影响，以及这种大流行在不同有效率的疫苗下可能持续多久。本文运用数学模型研究了大流行期间疫苗接种的重要性和疫苗有效率。我们模拟了一个五室数学模型，以分析加利福尼亚州和整个美国的大流行情景。我们考虑了辉瑞、Moderna、阿斯利康和强生四种疫苗，这些疫苗正被严格用于控制COVID-19大流行，此外还有两种特殊情况：一种疫苗的有效率为100%，另一种疫苗没有使用。加州的感染率和死亡率都很高。我们的模型表明，如果继续频繁接种辉瑞疫苗，加州的大流行疫情将在2023年的最后四分之一得到控制。在此期间，从开始免疫起将发生6波，病死率和治愈率分别为1.697%和98.30%。然而，根据所考虑的模型，这一时期可能会延长到2024年中期，届时将使用有效率较低的疫苗。疫苗越有效，患这种恶性感染的人就越少。虽然特定人群最初得到优先考虑，但需要大规模接种疫苗来控制疾病的传播。
2021-09-15 q-bio.PE
Within host dynamics of SARS-CoV-2 in humans: Modeling immune responses and antiviral treatments
2019年12月，一种新发现的SARS-CoV-2病毒在中国出现，并作为大流行在全球传播。在缺乏预防医学或即用型疫苗的情况下，数学模型可以为药物开发提供有关传播模式和靶点的有用科学见解。在这项研究中，我们提出了一个宿主内的数学模型的SARS-CoV-2感染考虑先天性和适应性免疫反应。我们分析了该模型的平衡点，得到了基本再生产数的表达式。然后，我们用数值方法证明了跨临界分岔的存在。该模型根据两名COVID-19患者的真实病毒载量数据进行校准。使用估计的参数，我们进行全球敏感性分析相对于病毒载量的峰值。最后，我们研究了抗病毒药物和疫苗接种对SARS-CoV-2感染动力学的影响。我们的研究结果表明，阻断受感染细胞产生病毒比降低健康细胞的感染率更能降低病毒载量。疫苗接种也被发现是有用的，但在疫苗开发阶段，阻断受感染细胞的病毒产生可以成为抗病毒药物开发的目标。
2020-06-28 q-bio.CB q-bio.PE
Mutations make pandemics worse or better: modeling SARS-CoV-2 variants and imperfect vaccination
自2020年12月以来，COVID-19的变种（特别是Delta和Omicron）出现了不同的特征，影响了世界各地的死亡和传播。为了解决新的动力学的疾病，我们提出了一个动力学模型的两个菌株，即本地和突变，突变和不完善的疫苗接种的传播动力学。还假设从天然菌株恢复的个体可以通过直接接触个体或污染的表面或气溶胶而感染突变菌株。我们独立计算每个菌株的基本繁殖数，并取$R_0$的最大值。利用中心流形理论证明了系统不存在后向分支，当基本再生数$R_0<1. An intermediate mutation rate $ v 1 $ leads to oscillations. When $ v 1 $增大到一定阈值时，系统恢复稳定，并表现出一种有趣的动力学现象-地方病泡.推导了疫苗诱导的群体免疫的解析表达式。该模型使用2021年3月1日至9月27日的COVID-19累计确诊病例和死亡人数的印度数据，使用MCMC方法进行参数化。通过提高疫苗对天然毒株和突变毒株的效力，可以减少累积病例和死亡。结果表明，以天然株疫苗效力为90%，累计病例数和死亡数分别减少3.27%和5.2%，以变异株疫苗效力为90%，累计病例数和死亡数分别减少0.9%和2.5%。我们的研究表明，由于某些突变率出现振荡，COVID-19大流行可能会更糟，但由于在较低感染水平下的稳定性和较大的突变率，情况会更好。
2022-01-17 q-bio.PE
Dynamical clustering of U.S. states reveals four distinct infection patterns that predict SARS-CoV-2 pandemic behavior
迄今为止，SARS-CoV-2大流行已在美国50个州展开，反映在不同时间的感染“波”和当地感染率的程度上。尽管呈现出明显的多样性，但美国大多数州在2020年秋季至2021年冬季的过渡期间经历了每日新病例的最大激增。大众媒体还引用了各州之间的其他相似之处-尽管政府政策，报告的戴口罩遵守率和疫苗接种率存在差异。在这里，我们确定了一组稳健的低维聚类，这些聚类1）总结了美国所有50个州可访问的四个历史COVID-19“浪潮机会”的时间和相对高度，2）与它们所涵盖的州组相关的地理和干预模式相关联，以及3）预测2021年夏末新感染的“第五波”的各个方面。特别是，我们认为，聚类阐明了接种率和随后的情况下，负载变量之间的负相关关系在国家组。我们提出了一个假设，即疫苗接种作为“安全带”，实际上限制了新病例上升的可能范围，即使在2021年夏季变异驱动的激增的背景下。
2021-12-10 physics.soc-ph q-bio.PE
COVID-19 in low-tolerance border quarantine systems: impact of the Delta variant of SARS-CoV-2
The University of Melbourne（墨尔本大学）；Melbourne School of Population and Global Health, The University of Melbourne（墨尔本大学人口与全球健康学院）；The Peter Doherty Institute for Infection and Immunity, The Royal Melbourne Hospital and The University of Melbourne（彼得·多赫蒂感染与免疫研究所、皇家墨尔本医院和墨尔本大学）；Department of Infectious Diseases, The Alfred and Central Clinical School, Monash University（莫纳什大学阿尔弗雷德医院和中央临床学院传染病系）；School of Mathematics and Statistics, The University of Melbourne（墨尔本大学数学与统计学院）
本研究建模评估边境检疫系统中疫苗接种对Delta变异株传播的影响，发现疫苗效力从70%升至90%可将疫情暴发时间延长两个数量级，需结合大规模接种以防疫情。
2021-09-27 q-bio.PE
Projecting the Impact of Covid-19 Variants and Vaccination Strategies in Disease Transmission using a Multilayer Network Model in Costa Rica
对于开始获得稳定的SARS-CoV-2疫苗供应的国家来说，新冠病毒在未来几个月的发展将取决于新变种的出现和疫苗接种活动的成功开展。为了预测这一情景，我们使用了一个多层网络模型，该模型用于预测新冠肺炎在哥斯达黎加的传播动态，并估计在两种合理的疫苗接种情景下引入Delta变体在该国的影响，一种是维持哥斯达黎加2021年7月30的疫苗接种速度，另一个疫苗接种速度下降到每天13 000剂，接受程度较低。结果表明，Delta变体的引入和逐渐占主导地位将增加$35\%$和$33.25\%$之间的Covid-19住院和ICU入院，从2021年8月到2021年12月，取决于疫苗接种和接受程度。在存在Delta变体的情况下，如果疫苗接种速度下降，新冠肺炎住院和ICU入院人数在同一时期将分别平均增加$24.26\%$和$27.19\%$。我们的结果可帮助决策者在未来数月更好地为COVID-19疫情做好准备。
2021-09-24 math.DS q-bio.PE
The evolution of the mechanisms of SARS-CoV-2 evolution revealing vaccine-resistant mutations in Europe and America
理解SARS-CoV-2进化的重要性怎么强调都不过分。最近的研究证实，自然选择是SARS-CoV-2进化的主导机制，有利于增强病毒感染性的突变。我们证明了疫苗突破或抗体抗性突变提供了一种新的病毒进化机制。具体而言，在刺突（S）蛋白受体结合结构域（RBD）中的疫苗抗性突变Y 449 S发生在共突变[Y 449 S，N501 Y]中，与原始SARS-CoV-2相比，其感染性降低，但可以破坏现有的中和病毒的抗体。通过追踪超过190万SARS-CoV-2基因组中疫苗耐药突变的进化轨迹，我们发现疫苗耐药突变的发生和频率与欧洲和美国的疫苗接种率密切相关。我们预计，作为一个补充的传播途径，疫苗耐药突变将成为一个主导机制的SARS-CoV-2的演变时，世界上大多数人口接种疫苗。我们的研究揭示了SARS-CoV-2的进化和传播，并使下一代抗突变疫苗和抗体药物的设计成为可能。
2021-10-09 q-bio.PE
Modeling the effect of the vaccination campaign on the Covid-19 pandemic
Harvard University（哈佛大学）
全民接种疫苗与限制性和预防性措施相结合，对遏制SARS-CoV-2（Covid-19）大流行至关重要。在这项研究中，我们引入了SAIVR，这是一个数学模型，能够预测疫苗接种活动期间的COVID-19疫情演变。SAIVR通过考虑无症状（A）和疫苗接种（V）区室扩展了广泛使用的易感-感染-去除（SIR）模型。该模型包含几个参数和初始条件，估计采用半监督机器学习过程。在训练一个无监督的神经网络来求解SAIVR微分方程后，一个有监督的框架然后估计最适合27个国家最近感染曲线的最佳条件和参数。在这些结果的指导下，我们对大流行在不同的每日推广率、疫苗效力和广泛的社会疫苗犹豫/拒绝水平下的时间演变进行了广泛的研究。通过研究涉及不同疫苗接种工作和更具传染性的Covid-19变体的未来情景，群体免疫的概念受到质疑。
2021-08-27 cs.LG q-bio.PE
Transmission Dynamics of COVID-19 Pandemic Non-pharmaceutical Interventions and Vaccination
非药物干预（NPI）在COVID-19大流行的早期控制中发挥重要作用。疫苗接种被认为是阻止SARS-CoV-2传播的必然途径。在此基础上，建立了一个带有NPI和疫苗接种的SVEIR模型.利用基本再生数$R_{0}$，证明了当$\mathscr{R}_{0}<1$时，无病均衡是全局吸引的，当$\mathscr{R}_{0}>1$时，COVID-19是一致持续的。以印度日期为例进行了数值模拟，发现我们的动力学结果与统计数据吻合得很好。因此，我们预测COVID-19疫情在印度的蔓延趋势。此外，我们的研究结果表明，提高NPI的强度将大大减少确诊病例的数量。特别是在疫苗效率相对较低的情况下，即使所有人都接种了疫苗，NPI也是必不可少的。通过模拟基本繁殖数$\mathscr{R}_{0}$、接种率和疫苗效力之间的关系，发现当疫苗效力低于$76.9\%$时，没有NPI就不可能实现群体免疫。因此，群体免疫区是由疫苗接种率和疫苗效力之间关系的演变来定义的。在对两个补丁的研究中，我们给出了印度和中国通航的条件。此外，印度和中国之间的人口的适当分散。讨论结束了论文。
2021-07-07 math.DS q-bio.PE
A Data-Driven Model Predictive Controller to manage epidemics: The case of SARS-CoV-2 in Mauritius
本文针对毛里求斯SARS-CoV-2疫情，提出基于SIHRD模型的混合整数数据驱动模型预测控制方案，通过优化隔离等级切换策略，在保持医疗容量不超限的同时显著降低死亡人数和住院负担。
2025-06-30 cs.SY eess.SY q-bio.PE
Periodic recurrent waves of Covid-19 epidemics and vaccination campaign
虽然了解新冠肺炎疫情的周期性复发波将有助于抗击大流行病，但缺乏对疫情爆发后两年期间数据的定量分析。Covid-19复发波的复杂性与i）为减缓流行病传播而实施的遏制措施ii）病毒基因突变率及iii）通过接种疫苗实施的宿主可变免疫反应的同时作用有关。这项工作的重点是大规模疫苗接种和基因变异对复发波的影响，在一个有代表性的国家实施缓解和疫苗接种战略的情况下。传播速率是通过繁殖数Rt（t）和倍增时间Td（t）之间的比率（称为RIC指数）和每日死亡数来衡量的。通过小波分析研究了Covid-19流行病的动态，并用3D空间中的非线性螺旋涡表示，其中RIC指数和死亡人数都随时间变化。周期性回归波的开始已被确定的过渡从收敛到发散轨迹的螺旋涡。我们报告了120天的复发波的主要时期和疫苗接种运动后这一时期的延长
2022-06-07 physics.soc-ph q-bio.PE
Study on the effects of the restrictive measures for containment of the COVID-19 pandemic on the reproduction number $R_t$ in Italian regions
自2020年11月6日$^{\mathrm{th}}$以来，意大利各地区已根据四个级别进行了分类，对应于特定的风险情景，并已预见了具体的限制性措施。通过分析繁殖数$R_t$的时间演变，我们估计了不同的限制性措施对$R_t$的影响程度，并量化了病毒变异体扩散和疫苗接种活动开始对$R_t$趋势的综合影响。我们还计算了限制性措施的实施与产生的影响之间的时间延迟。三种不同的模型来描述限制性措施的影响进行了讨论，并与两种不同的算法的计算$R_t$的结果进行了交叉检查。
2021-07-22 physics.soc-ph q-bio.PE
When to end a lock down? How fast must vaccination campaigns proceed in order to keep health costs in check?
我们提出了一个简单的经验法则，为那些已经开始接种疫苗的国家，同时仍然面临着需要保持非药物干预措施（NPI），因为SARS-CoV-2的持续传播。如果目标是防止死亡率上升，那么当有可能接种超过新病例增长率两倍的疫苗时，就可以放松NPI。如果目的是控制医院的压力，疫苗接种率必须提高四倍左右。这些简单的规则可以从以下观察中得出：COVID-19感染导致死亡或需要住院治疗的严重病程的风险随年龄呈指数级增加，而年龄组的规模在人口金字塔的顶部呈线性下降。60岁以上的老年人约占欧洲（和大多数经合组织国家）人口的四分之一，保护他们可以将潜在的生命损失减少95%。
2022-01-26 econ.TH physics.soc-ph q-bio.PE
Predictability of viral load dynamics in the early phases of SARS-CoV-2 through a model-based approach
本文提出了一种基于模型的方法，通过分析真实数据和感染动态的多尺度结构，预测SARS-CoV-2早期阶段的病毒载量动态。
2025-11-24 nlin.AO physics.bio-ph q-bio.PE
Inferring age-specific differences in susceptibility to and infectiousness upon SARS-CoV-2 infection based on Belgian social contact data
由于缺乏适当的数据，与SARS-CoV-2传播有关的几个重要方面并不为人所知。然而，数学和计算工具可以用来从现有数据中提取部分信息，比如一些隐藏的年龄相关特征。在本文中，我们提出了一种方法来调查年龄特异性差异的传播参数相关的易感性和传染性后，承包SARS-CoV-2感染。更具体地说，我们使用小组为基础的社会接触数据，从日记为基础的调查在比利时结合下一代的原则来推断相对发病率，我们比较这与现实生活中的发病率数据。比较这两者允许估计年龄特定的传输参数。我们的分析表明，儿童的易感性约为成人易感性的一半，对于非常年幼的儿童（学龄前儿童）甚至更低。然而，在整个疫苗接种运动中，成年人和老年人感染艾滋病毒的概率正在下降，从而随着时间的推移改变了情况。
2022-01-31 q-bio.PE stat.CO
Different scenarios in the Dynamics of SARS-Cov-2 Infection: an adapted ODE model
陈天牧等人最近开发并发表了一个计算武汉市SARS-Cov-2传播率的数学模型，贫困传染病，2020年，https://doi.org/10.1186/s40249-020-00640-3。本文改进了这个模型，以研究不同的情况下，包括行动，以遏制大流行，如隔离和检疫的感染者和高危人群的效果。不同情况之间的比较表明，感染的进展在很大程度上取决于在每种情况下采取的措施。对巴西的具体情况进行了研究，显示了感染最初几天的动态，并与模型中包含的不同情景进行了比较，并在每种可能的情景面前展示了巴西卫生系统的现实。新感染和报告病例数量的相对演变被用来估计大流行的控制日期。最后，估计每个情景的基本再生数R 0值，范围从4.04到1.12。
2020-04-02 q-bio.PE
Mutational signatures and transmissibility of SARS-CoV-2 Gamma and Lambda variants
令人担忧的SARS-CoV-2变体的出现危及COVID-19的长期控制，特别是在基因组监测有限的国家。在这项工作中，我们探索了智利传染病的基因组驱动因素。我们对2021年1月至7月期间收集的3443个SARS-CoV-2基因组进行了测序，其中Gamma（P.1），Lambda（C.37），Alpha（B.1.1.7），B.1.1.348和B.1.1谱系占主导地位。使用为有限的基因组监测量身定制的贝叶斯模型，我们发现Lambda和Gamma变体的繁殖数量分别比Alpha大约5%和16%。我们观察到Spike基因中有过多的突变，与变异的遗传性密切相关。此外，变异体的突变特征具有与疫苗接种（主要是CoronaVac，一种灭活病毒疫苗）开始同时发生的断点，表明额外的推定选择压力。因此，我们的工作提供了一种可靠的方法来量化新变异的子采样下的传播性（如新报道的Delta，B.1.617.2），并强调了连续基因组监测的重要性。
2021-08-23 math.ST q-bio.PE q-bio.QM
The interactions of SARS-CoV-2 with co-circulating pathogens: Epidemiological implications and current knowledge gaps
尽管有有效的疫苗，但SARS-CoV-2的持续存在表明，与其他病原体的共同传播以及由此产生的多重流行可能会变得越来越频繁。为了更好地预测和控制这种多重流行病的风险，阐明SARS-CoV-2与其他病原体的潜在相互作用至关重要;然而，这些相互作用仍然很难定义。在这里，我们的目的是审查有关SARS-CoV-2相互作用的现有证据。为了系统地研究病原体相互作用，我们首先开发了一个通用框架来捕获它们的主要组成部分：符号，强度，对称性，持续时间和机制。然后，我们回顾了动物模型中关于SARS-CoV-2相互作用的实验证据。在确定的14项研究中，有11项侧重于与非减毒甲型流感病毒合并感染的结局，并且通常表明，与单一感染相比，合并感染会增加疾病的严重程度。相比之下，合并感染对任一病毒的病毒载量的影响是可变的，并且在研究中不一致。接下来，我们回顾了关于SARS-CoV-2在人群中相互作用的流行病学证据。虽然确定了许多研究，但只有少数研究是专门设计来推断相互作用的，许多研究倾向于多种偏倚，包括混淆。然而，他们的研究结果表明，流感和肺炎球菌结合疫苗与SARS-CoV-2感染风险降低有关。最后，我们制定了简单的传播模型SARS-CoV-2与病毒或细菌病原体的共循环，展示了它们如何自然地纳入所提出的框架。更一般地说，我们认为，这样的模型，当设计与综合和多学科的角度来看，将是非常宝贵的工具，以解决仍然存在的重大不…
2022-11-16 q-bio.PE
In Silico Trial to test COVID-19 candidate vaccines: a case study with UISS platform
SARS-CoV-2是一种感染人类的严重呼吸道感染。它的爆发使其成为一种流行病的出现。为了控制这一点，迫切需要针对疫情的预防和治疗干预措施。不得不说，到目前为止，还没有针对冠状病毒的现有疫苗。为了迅速应对大流行事件，计算机模拟试验的应用可用于设计和测试针对SARS-CoV-2的药物，并加快疫苗发现管道，预测任何治疗失败并最大限度地减少不良反应。在这里，我们提出了一个计算机平台，该平台与预测SARS-CoV-2动力学和相关免疫系统宿主反应的最新文献非常一致。此外，它已被用于预测最新建议的基于单克隆抗体设计有效疫苗的方法之一的结果。然后，UISS可能准备用作计算机模拟试验平台，以预测SARS-CoV-2疫苗接种策略的结果。
2020-05-05 cs.MA q-bio.PE q-bio.QM
A feasibility study proposal of the predictive model to enable the prediction of population susceptibility to COVID-19 by analysis of vaccine utilization for advising deployment of a booster dose
City University of Hong Kong（香港城市大学）
随着目前高传染性的主要SARS-CoV-2毒株B1.1.529或Omicron在全球蔓延，人们担心COVID-19大流行不会很快结束，这将是一场与时间的赛跑，直到出现更具传染性和毒性的变种。预防病毒传播的最有希望的方法之一是在人群中保持持续的高疫苗接种效力，从而加强人群保护作用并预防接种人群中的大多数感染，正如已知的Omicron变体经常发生的那样。各国必须根据其人口对感染的易感性构建疫苗接种计划，通过逐步提供足以保护大多数人口的疫苗来优化疫苗接种工作。我们提出了一个可行性研究建议，通过评估易感人群，疫苗效力在人群中的下降，并建议加强剂量部署，以保持人口的保护效力，通过使用一个预测模型，以保持最佳的连续接种。已经在分析疫苗利用的方向上进行了许多研究;然而，很少有研究在基于机器学习算法的预测模型的帮助下证实加强剂量疫苗接种的最佳部署。
2022-04-25 cs.LG q-bio.PE
Estimating the impact of non-pharmaceutical interventions and vaccination on the progress of the COVID-19 epidemic in Mexico: a mathematical approach
非药物干预措施在抗击COVID-19疫情中至关重要。然而，由于社会经济因素导致疫情在几个国家令人担忧地反弹，这些卫生措施已部分取消。在这项工作中，我们评估了2020年期间为限制SARS-CoV-2在墨西哥境内传播而实施的缓解措施的有效性。我们还调查了疫苗的初步部署将在多大程度上有助于缓解大流行，并减少社交距离和其他流动限制的需要。我们的建模方法是基于一个简单的机械Kermack-McKendrick型模型。为了量化NPI的影响，我们使用官方公布的数据进行每月贝叶斯推断。结果表明，如果没有卫生措施，感染、住院和死亡的累计人数至少是官方数字的两倍。此外，对于低疫苗覆盖率水平，放松非营利组织可能会大大增加疾病负担;因此，安全措施在疫苗接种的早期阶段至关重要。模拟结果还表明，采用效力低但覆盖率高的疫苗可能比效力高但覆盖率低的疫苗更可取。这支持了一种假设，即对更多的人单次接种比对每个人两次接种更有效。
2021-02-19 q-bio.PE
Inferring the main drivers of SARS-CoV-2 global transmissibility by feature selection methods
确定SARS-CoV-2在人群中传播的主要环境驱动因素对于了解COVID-19和其他传染病当前和未来潜在的爆发至关重要。为了解决这个问题，我们集中在基本的繁殖数$R_0$，这是不敏感的测试覆盖率，并代表在没有社会距离和完全易感人群的可传播性。虽然许多变量可能会影响$R_0$，但这些变量之间的高度相关性可能会模糊结果解释。因此，我们将主成分分析与几种基于回归的方法的特征选择方法相结合，以确定$R_0$背后的主要人口和气象驱动因素。我们有力地获得，国家的财富/发展（人均GDP或人类发展指数）是全球层面上最重要的$R_0$预测因子，可能是人口总体接触频率的良好代表。这一主要影响受到人均建筑面积（室内空间拥挤）、感染发生（可能与感染风险意识的提高有关）、净移民、不健康的生活方式/条件（包括污染）、季节性以及可能的卡介苗接种率的影响。此外，我们认为，显着相关的几个变量，与遗传性不直接影响$R_0$或影响它不同于所建议的天真的分析。
2021-08-31 physics.soc-ph q-bio.PE
Simulating transmission scenarios of the Delta variant of SARS-CoV-2 in Australia
2021年6月中旬左右，澳大利亚悉尼爆发了SARS-CoV-2的Delta（B.1.617.2）变种，并迅速发展成为全国性疫情。由于Delta变异病毒比2020年在澳大利亚传播的先前变异病毒更具传染性，因此持续的疫情备受关注。使用重新校准的基于代理人的模型，我们探索了一系列可行的非药物干预措施，包括病例隔离、家庭隔离、学校关闭和居家限制（即，“社会距离”）。我们的模型表明，在悉尼和全国其他地区，工作场所和社区之间的相互作用减少的程度不足以控制疫情。一项反事实的分析表明，如果70%的人口遵守严格的居家限制，那么至少需要45天才能将每日新增病例从峰值降至每日10例以下。我们的模型预测，在逐步推广疫苗接种的情况下，如果40-50%的澳大利亚人口遵守居家限制，发病率将在2021年10月中旬达到峰值：全国发病率的峰值确实在10月中旬观察到。我们还量化了澳大利亚医疗系统的预期负担和潜在死亡人数。
2022-03-10 cs.MA q-bio.PE
SARS-CoV-2 spread and quarantine fatigue: a theoretical model
于2019冠状病毒病疫情期间，世界各地已实施社区防控措施。然而，尽管政府提出了建议和授权，但在一些地点，流动性仍在逐步增加。这种现象通常被称为“检疫疲劳”。一个多世纪以来，数学模型一直被用来研究疾病传播的动力学。自2019冠状病毒病疫情开始以来，已开发大量模型以研究疫情的不同方面。本研究的目的是设计和探索一个具有检疫疲劳的SARS-CoV-2传播的数学模型。一个确定性模型表示的微分方程系统，易感-感染-感染（SIR）的动力学的基础上，开发。该模型是通过计算机模拟进行探索。所获得的结果表明，在某些情况下，在第一个流行高峰之后，疲劳可以引起第二个高峰。因此，该模型的动态行为表明，疲劳可能促成了2020年至2021年初在世界不同地区观察到的第二个感染者高峰的产生。进行的探索还表明，该模型是敏感的感染率和其他参数有关的传播动力学。开发的模型相对简单，在现实世界中进行准确的预测有重要的局限性。然而，我们的研究强调了在管理当前的COVID-19大流行以及未来可能由其他病原体引起的大流行时考虑检疫疲劳的重要性。
2021-03-26 math.DS physics.bio-ph physics.soc-ph
Assessing the Interplay between travel patterns and SARS-CoV-2 outbreak in realistic urban setting
密集的社会接触网络和拥挤的城市地区的高度流动性助长了传染病的迅速传播。典型的机制流行病学模型要么基于均匀混合与ad-hoc接触过程，要么需要实时或存档的人口流动数据来模拟社交网络。然而，新型冠状病毒（SARS-CoV-2）的快速全球传播导致全球和区域范围内前所未有的封锁，使存档数据集的使用受到限制。虽然人们经常假设人口密度是疾病传播的重要驱动因素，但具有可比密度的不同城市所表现出的不同疾病轨迹和感染率需要对疾病及其驱动因素进行高分辨率的描述。在这项研究中，我们探讨了在城市内的旅行模式的遏制区的创建的影响。此外，我们使用一个动态的基于网络的传染病模型，以了解疾病传播的关键驱动因素，在亚公里尺度证明在艾哈迈达巴德，印度，已被列为SARS-CoV-2的热点城市。我们发现，除了接触网络和人口密度，道路连接模式和交通便利程度与疾病的传播率密切相关。鉴于在封锁期间对实时交通数据的访问有限，我们使用开源调查和政府报告中的开源图像和出行模式生成道路连通网络。在拟议的框架内，我们分析了社交距离、强制封锁以及加强检测和预防措施减轻疾病传播的相对优点。
2020-09-25 physics.soc-ph q-bio.PE
Temporal data series of COVID-19 epidemics in the USA, Asia and Europe suggests a selective sweep of SARS-CoV-2 Spike D614G variant
2019冠状病毒病大流行始于中国武汉，并导致2019冠状病毒病病原体SARS-CoV-2的RNA病毒在全球传播。由于其突变率、广泛的地理分布和宿主反应差异，这种冠状病毒目前正在演变成一系列具有不断增加的遗传多样性〈动〉<动>的菌株。大多数变异对疾病传播和症状严重程度显然具有中性影响。然而，在负责宿主细胞附着和侵袭的病毒刺突蛋白中，含有位置614处的氨基酸D至G的取代（D 614 G）的出现的变体被认为增加病毒感染能力。为了测试这种变异是否具有流行病学影响，在美国、亚洲和欧洲比较了614位携带D或G的SARS-CoV-2样本的时间分布。比较了流行早期和晚期的流行曲线。在早期阶段，在遏制措施尚未完全实施的情况下，病毒变体应该是不受约束的，其生长曲线可能近似于自由病毒动力学。我们的分析显示，在美国、亚洲和欧洲，D 614 G流行率与COVID-19流行曲线的增长率相关。我们的研究结果表明，选择性扫描，可以解释，至少部分地，通过这种变体的传播优势，换句话说，D 614 G的分子水平的影响有足够的人口传播动力学的影响，检测到的流行病增长曲线的速率系数的差异。
2020-06-20 physics.soc-ph q-bio.PE
Inferring infectiousness: a joint model of the within-host viral kinetics of SARS-CoV-2
Cleveland Clinic（克利夫兰诊所）；Cleveland Clinic Lerner College of Medicine of Case Western Reserve University（凯斯西储大学克利夫兰诊所勒纳医学院）；University of Colorado Boulder（科罗拉多大学博尔德分校）；Colorado School of Public Health（科罗拉多公共卫生学院）；Imperial College London（伦敦帝国理工学院）；Stanford University（斯坦福大学）
本文提出了一种联合模型，通过分析多个病毒脱落间接指标的数据，推断SARS-CoV-2宿主内病毒动力学的传染性轨迹，从而为政策制定提供更准确的传染性评估。
2026-05-20 q-bio.PE q-bio.QM stat.AP
Fractional Optimal Control Model of SARS-CoV-2 (COVID-19) Disease in Ghana
本文构建加纳 COVID-19 的 Atangana Baleanu Caputo 分数阶传播模型，分析其稳定性并结合最优控制与真实数据，证明社交隔离和疫苗接种最有效。
2023-04-22 q-bio.PE
A SIDARTHE Model of COVID-19 Epidemic in Italy
2019年12月下旬，中国湖北省武汉市发现了一种新型冠状病毒（SARS-CoV-2），导致严重的、可能致命的呼吸系统综合征（COVID-19），并在世界多个国家引起疫情，很快成为大流行。意大利现已成为亚洲以外疫情最严重的国家：2020年3月16日，意大利民防部门记录了27980例确诊病例，2158人死亡，其中SARS-CoV-2检测呈阳性。在新出现的传染病爆发的情况下，预测流行病的趋势，以便规划有效的控制战略并确定其影响，是至关重要的。本文提出了一个新的流行病模型，根据感染者是否被诊断和症状的严重程度来区分感染者。确诊和未确诊之间的区别很重要，因为未确诊的人比确诊的人更有可能传播感染，因为后者通常是孤立的，可以解释对病死率和流行病现象严重性的误解。能够预测将出现危及生命症状的患者数量非常重要，因为这种疾病经常需要住院治疗（甚至需要入住重症监护室），并挑战医疗保健系统的能力。我们展示了如何在新的框架中重新定义基本繁殖数，从而抓住了遏制流行病的潜力。模拟结果与意大利COVID-19疫情的真实数据进行了比较，以显示模型的有效性，并根据所采取的对策比较不同的可能预测情景。
2020-03-22 cs.SY eess.SY math.DS
At the crossroads of epidemiology and biology: bridging the gap between SARS-CoV-2 viral strain properties and epidemic wave characteristics
COVID-19大流行引发了来自不同科学领域（流行病学、病毒学、免疫学、气流物理学......）的大量文章。而不去努力把这些不同的见解联系起来。在这篇综述中，我们的目的是建立流行病学数据和病毒株的特性之间的关系，负责有关的流行波。我们对武汉、阿尔法、德尔塔和奥密克隆毒株进行了这项研究，使我们能够说明我们根据这些不同病毒毒株强调的关系的演变。我们解决了以下问题：1）如何测量平均感染剂量（一个量子，根据流行病学的定义），并将其表示为病毒RNA分子的量（以基因组为单位，GU）或复制病毒颗粒的数量（以空斑形成单位，PFU）？2)一个感染者在单位时间内呼出多少传染性量子？3)在整个传染期内，平均有多少传染量被呼出？4)这些量与流行病学测量的流行病复制率R以及分子生物学方法测量的病毒载量有何关系？5)不同的SARS-CoV-2毒株的感染剂量是如何演变的？我们利用最先进的建模，在文章的附录（补充信息，SI）中进行了审查和解释，使用流行病学和病毒学文献中的数据来回答这些问题。我们考虑了根据人群的疫苗接种状况对这些关系进行修改。我们希望这项工作能够更好地整合来自不同领域（病毒学、流行病学和免疫学）的数据，以预测COVID-19疫情的演变，以及通过空气传播的呼吸道疾病的演变。
2023-01-30 physics.bio-ph q-bio.PE
A standardised protocol for assessment of relative SARS-CoV-2 variant severity, with application to severity risk for COVID-19 cases infected with Omicron BA.1 compared to Delta variants in six European countries
本研究制定并试点了一项标准化方案，在六个欧洲国家评估Omicron BA.1相对Delta的病例严重程度，发现Omicron BA.1的住院、ICU入住和死亡风险均显著降低，证明了多国协作评估变异株严重程度的可行性。
2023-03-09 q-bio.PE
A Mathematical Model of Transmission Dynamics of SARS-Cov-2 (Covid-19) with an Underlying Condition of Diabetes
众所周知，糖尿病患者更有可能因COVID-19而出现严重并发症。非洲地区近五分之一的COVID-19死亡与糖尿病有关。世界卫生组织（WHO）发现，非洲18.3%的COVID-19死亡病例是糖尿病患者。在本文中，我们制定和分析了一个确定型糖尿病- COVID-19的数学协方差模型。探讨了模型的基本性质。研究了基本再生数、平衡点和平衡点的稳定性。对模型进行了敏感性分析，确定了模型参数对模型基本再生数的影响。该模型存在唯一的地方病平衡点，当R_0>1时，平衡点是稳定的。在模型中加入了与时间有关的最佳控制措施，其唯一目的是确定减少疾病传播的最佳战略。加纳2020年3月至9月的COVID-19病例用于验证模型。数值模拟的结果表明，当受感染的个体具有糖尿病的潜在状况时，更多的个体死亡。更重要的是，COVID-19在加纳流行，基本繁殖数为R_0=1.4722。最佳控制模型的数值模拟显示，封锁控制使易感个体的衰减率降至最低，而疫苗接种则导致多名易感个体对COVID-19感染产生免疫力。由于COVID-19感染人数大幅减少，两项预防控制措施均有效遏制COVID-19疾病的传播。我们的结论是，应该更多地关注患有糖尿病基础疾病的COVID-19患者，因为该人群的死亡可能性显着更高。
2022-04-20 q-bio.PE
Assessment of the effectiveness of Omicron transmission mitigation strategies for European universities using an agent-based network model
在COVID-19疫情持续期间，让大学恢复全面的校园运营在许多国家一直是一个有争议的讨论。在密集的课程设置中爆发大规模疫情的风险与面对面教学的好处形成对比。传播风险取决于一系列参数，如疫苗接种覆盖率和效力、接触人数和采取非药物干预措施。由于欧洲普遍的学术自由，许多大学被要求自主决定和实施干预措施，并规范校园运作。在快速变化的疫苗接种覆盖率和病毒参数的背景下，大学往往缺乏足够的科学洞察力，这些决策的基础上，为了解决这个问题，我们分析了一个校准的，数据驱动的代理人为基础的模拟传输动态的10755名学生和974名教职员工在一个中等规模的欧洲大学。我们使用一个从学生入学数据重建的共址网络，并根据教育机构的疫情规模分布校准传播风险。我们专注于可行的干预措施，这些干预措施是大学现有决策过程的一部分，为具体的政策决策提供指导。在这里，我们表明，对于SARS-CoV-2病毒的Omicron变体，即使将入住率降低到25%和普遍的口罩要求也不足以防止大规模疫情，因为最近报告的奥地利学生疫苗接种覆盖率约为80%。我们的研究结果表明，控制病毒的传播与现有的疫苗结合NPI是不可行的，在大学环境中，如果存在的学生和教师在校园里是必需的。
2022-04-19 physics.soc-ph q-bio.PE
Daily Profile of COVID-19 Infections in Germany, throughout the Pandemic
本研究通过德国每日病例数据分析 COVID-19 传播动态，结合流行病学参数估算繁殖数与群体免疫阈值，并预测死亡概况及病例致死率。
2025-10-07 q-bio.PE
