Invasion threshold in structured populations with recurrent mobility patterns.
Invasion threshold in structured populations with recurrent mobility patterns.
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DOI：
10.1016/j.jtbi.2011.10.010
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发表时间：
2012-01-21
影响因子：
2
通讯作者：
Vespignani, Alessandro
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Balcan, Duygu;Vespignani, Alessandro
关键词：
在这篇文章中，我们发展了一个框架来分析在复杂的子种群网络中的传染和传播过程的行为，其中个体对其起源的子种群具有记忆。我们引入了一个集合种群模型，在这个模型中，子种群通过异质的个体流量联系在一起。社区间的流动过程考虑了个体对居住地的记忆，并在每个子种群内纳入了经典的易感-感染-恢复流行病模型。为了获得对系统行为的分析洞察，我们使用度块变量来描述子种群网络的异质性，并使用时间尺度分离技术来描述个体的动态。通过考虑流行病过程的随机性，我们得到了全局流行病入侵阈值的显式表达式，低于这个阈值，疾病在到达一个宏观的亚种群之前就灭绝了。这个阈值不存在于连续的确定性扩散模型中，并且显式地依赖于疾病参数、迁移率以及描述子种群间迁移率的耦合矩阵的性质。这里提出的结果进一步提供了对控制传染病传播的基本机制和其他空间结构社区的传染过程的洞察。
In this paper we develop a framework to analyze the behavior of contagion and spreading processes in complex subpopulation networks where individuals have memory of their subpopulation of origin. We introduce a metapopulation model in which subpopulations are connected through heterogeneous fluxes of individuals. The mobility process among communities takes into account the memory of residence of individuals and is incorporated with the classical susceptible-infectious-recovered epidemic model within each subpopulation. In order to gain analytical insight into the behavior of the system we use degree-block variables describing the heterogeneity of the subpopulation network and a time-scale separation technique for the dynamics of individuals. By considering the stochastic nature of the epidemic process we obtain the explicit expression of the global epidemic invasion threshold, below which the disease dies out before reaching a macroscopic fraction of the subpopulations. This threshold is not present in continuous deterministic diffusion models and explicitly depends on the disease parameters, the mobility rates, and the properties of the coupling matrices describing the mobility across subpopulations. The results presented here take a step further in offering insight into the fundamental mechanisms controlling the spreading of infectious diseases and other contagion processes across spatially-structured communities.
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DOI：
10.1073/pnas.0906910106
发表时间：
2009-12-22
影响因子：
11.1
作者：
Balcan, Duygu;Colizza, Vittoria;Vespignani, Alessandro
通讯作者：
Vespignani, Alessandro
影响因子：
8.8
作者：
Cross, PC;Lloyd-Smith, JO;Getz, WM
通讯作者：
Getz, WM
DOI：
10.1098/rspb.1993.0011
发表时间：
1993-01-22
影响因子：
4.7
作者：
BOLKER, BM;GRENFELL, BT
通讯作者：
GRENFELL, BT
影响因子：
8.6
作者：
Colizza, Vittoria;Vespignani, Alessandro
通讯作者：
Vespignani, Alessandro
影响因子：
64.8
作者：
Brockmann, D;Hufnagel, L;Geisel, T
通讯作者：
Geisel, T