基于网络的元群体方法模拟环裂谷热流行病
摘要：Rift Valley热病毒的传播范围正在扩大，对人类和动物健康具有重要影响。Rift Valley热在中东地区的出现以及在非洲许多地区的持续存在，对医疗和兽医基础设施和人类健康产生了负面影响。此外，全球的关注应该集中在Rift Valley热病毒的更广泛传播动态上。我们提出了一种新的Rift Valley热病毒隔室模型和相关的常微分方程，以评估疾病在时间和空间上的传播情况；后者根据接触网络的函数进行驱动。该模型基于加权接触网络，其中网络的节点表示地理区域，权重表示每种物种的区域配对之间的接触水平。将人类、动物和媒介的移动纳入区域间模型是Rift Valley热模型中的新颖方法。感染个体的移动不仅被视为可能性，而且可以并入模型中作为现实存在。我们使用最近南非2010年Rift Valley热爆发的数据作为案例研究，对该模型进行了测试、校准和评估，绘制了三个南非省内和省际的疫情传播图。大量的模拟结果显示了所提方法在准确建模全球其他地区的Rift Valley热传播过程方面的潜力。所提模型的好处是双重的：不仅可以区分不同省份的感染个体的最大数量，还可以重现多个地点爆发的不同起始时间。最后，在均质人口的情况下，精确计算了繁殖数的值，并在解析上得出了繁殖数的上限和下限。
作者：Ling Xue, H. Morgan Scott, Lee. Cohnstaedt, Caterina Scoglio
论文ID：1012.1684
分类：Other Quantitative Biology
分类简称：q-bio.OT
提交时间：2015-03-17